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É seguro modificar um dicionário Python durante a iteração dele?

Publicado em 2024-11-06
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Is It Safe to Modify a Python Dictionary While Iterating Over It?

Explorando a segurança da manipulação de itens durante a iteração do dicionário

O ato de iterar sobre um dicionário Python (dict) enquanto modifica seu conteúdo pode ser um negócio complicado. Alguns desenvolvedores podem se perguntar se essa prática é bem definida e segura.

Operações seguras e inseguras

De acordo com especialistas como Alex Martelli, geralmente é seguro modificar o valor em um índice existente do dict durante a iteração. No entanto, inserir novos itens no dict pode não ser.

O problema com a exclusão de itens

Especificamente, excluir itens do dict durante a iteração pode ser problemático. O motivo está na implementação subjacente da iteração de dict em Python.

Os métodos de iteração de dict do Python (como iteritems() e items()) mantêm uma referência ao próprio dict. Isso significa que quaisquer modificações feitas no dict durante a iteração afetarão o comportamento do iterador.

Exemplo: Excluindo um item

Considere o seguinte código:

for k, v in d.iteritems():
    del d[f(k)]

Quando a instrução del é executada, ela remove o item correspondente a f(k) do dict. No entanto, como o iterador ainda mantém uma referência ao dict modificado, é possível que ele tente visitar o item excluído posteriormente no loop. Isso pode levar a um RuntimeError.

Iteração protegida

Para evitar o risco de modificar o dict subjacente durante a iteração, é recomendado usar d.copy() para crie uma cópia independente do dict antes de iterar. O trecho de código a seguir demonstra isso:

for k, v in d.copy().items():
    del d[f(k)]

Ao iterar sobre a cópia, o ditado subjacente permanece intacto, eliminando o potencial de erros de iteração.

Conclusão

Modificar um dict enquanto itera sobre ele não é inerentemente seguro, especialmente quando envolve a exclusão de itens. Ao compreender o mecanismo subjacente e empregar práticas seguras como d.copy(), os desenvolvedores podem evitar possíveis armadilhas e garantir a confiabilidade de seu código Python.

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