فهم عمليات النسخ في لغة جوليا: الفارق بين copy و deepcopy

في لغة البرمجة جوليا (Julia)، عندما نقوم بإنشاء مصفوفة (vector) أو مجموعة بيانات، قد نحتاج في بعض الأحيان إلى إنشاء نسخة منها دون التأثير على المصفوفة الأصلية. يبدو أن استخدام الرمز b = a يخلق مجرد مؤشر إلى المجموعة الأصلية، وبالتالي إذا قمت بتعديل b وكانت a قابلة للتعديل، ستنعكس التعديلات أيضًا في a.

لحل هذه المشكلة، يمكن استخدام الوظيفة collect(a) لإنشاء نسخة جديدة من المصفوفة a. ومع ذلك، هناك أيضًا طرق أخرى يمكن استخدامها لتحقيق نفس الغرض.

بالنسبة للمثال الخاص بك، حيث لديك المصفوفة a=[1, 2, 3, 4, 5]، يمكنك استخدام الوظيفة copy(a) أيضًا لإنشاء نسخة من a بحيث لا تؤثر التغييرات في b على a.

للتعامل مع التحديات المتعلقة بنسخ المصفوفات والتحكم في المتغيرات، يمكن أيضًا النظر في استخدام مكتبات أخرى مثل Deepcopy، التي تقدم وسائل لنسخ البيانات بشكل عميق دون أي ارتباط بين المصفوفات الأصلية والمنسوخة.

بهذه الطرق، يمكن للمبرمجين في جوليا الحفاظ على نقاء البيانات وتجنب التأثيرات الجانبية غير المرغوب فيها عند العمل مع المصفوفات والتعامل مع النسخ والاستنساخ.

بالطبع، دعنا نستكمل النظر في بعض المفاهيم المهمة حول النسخ في لغة برمجة جوليا.

تحدثنا عن الاستخدام الشائع للدالة copy() و [:] لنسخ المصفوفات، ولكن هناك أيضًا نقاش حول نوعية النسخ التي تتم. في الحقيقة، يعتمد الأمر على نوع البيانات المستخدمة.

في حال كانت المصفوفة تحتوي على أنواع بيانات قابلة للتغيير (mutable) مثل Arrays، ستحتاج إلى اتخاذ إجراءات إضافية للتأكد من أن النسخ تكون عميقة (deep copy) بدلاً من نسخة سطحية (shallow copy). ذلك لأن النسخ السطحية قد تؤثر على العناصر الداخلية للمصفوفة وتؤدي إلى تأثير جانبي.

لتحقيق نسخة عميقة، يمكن استخدام المكتبة القياسية Base للجوليا مثل الدالة deepcopy():

juliaCopy code
using Base
b = deepcopy(a)

هذا يضمن نسخًا عميقة لجميع البيانات داخل المصفوفة بحيث لا يؤثر أي تغيير في b على a والعكس صحيح.

على الرغم من أن استخدام deepcopy() يعتبر طريقة آمنة، إلا أنه يمكن أن يكون أحيانًا غير فعّال من حيث الأداء عند التعامل مع بيانات كبيرة الحجم. لذلك، يجب استخدامه بحذر وفقًا لاحتياجات التطبيق الخاصة بك.