深拷贝、浅拷贝

1. 浅拷贝

浅拷贝是对于一个对象的顶层拷贝

import copy

a = [[1, 2], 3]
b = copy.copy(a)
print(id(a))
print(id(b))
print(id(a[0]))
print(id(b[0]))
print(id(a[1]))
print(id(b[1])) a[0].append(1)
print(a)
print(b)

输出结果:

2249583452872
2250135748552
2249583452808
2249583452808
140714232963984
140714232963984
[[1, 2, 1], 3]
[[1, 2, 1], 3]

copy()是浅拷贝,只拷贝了最顶层的数组,而数组中的内容只是拷贝了引用。

因此用a[0].append(1)方法后,数组a和b都发生了改变。

2. 深拷贝

深拷贝是对于一个对象所有层次的拷贝(递归)

import copy

a = [[1, 2], 3]
b = copy.deepcopy(a)
print(id(a))
print(id(b))
print(id(a[0]))
print(id(b[0])) a[0].append(1)
print(a)
print(b)

输出结果:

1931836547784
1932360400776
1931836547720
1931837818120
[[1, 2, 1], 3]
[[1, 2], 3]

deepcopy()是深拷贝,不仅拷贝最顶层的数组,数组里的内容也拷贝了,这里不同于拷贝引用,而是创建了新的地址空间,存放的内容和原数组相同。因此这次用a[0].append(1)后,b数组没有发生变化。

3.拷贝的其他方式

分片拷贝浅拷贝

import copy

a = [[1, 2], 3]
b = a[:]
print(id(a))
print(id(b))
print(id(a[0]))
print(id(b[0]))
print(id(a[1]))
print(id(b[1])) a[0].append(1)
print(a)
print(b)

输出结果:

2672287769288
2672811617864
2672287769224
2672287769224
140714232963984
140714232963984
[[1, 2, 1], 3]
[[1, 2, 1], 3]

  

可见:分片拷贝是浅拷贝。

字典的copy()方法

d = dict(name='xiaoming', friend=['xiaohong', 'xiaoying'])

c = d.copy()

print(d)
print(c) print(id(d))
print(id(c)) print(id(d['name']))
print(id(c['name'])) print(id(d['friend']))
print(id(c['friend'])) d['friend'].append('lisa') print(d)
print(c)

  

结果:

{'name': 'xiaoming', 'friend': ['xiaohong', 'xiaoying']}
{'name': 'xiaoming', 'friend': ['xiaohong', 'xiaoying']}
2175018372336
2175021103360
2175021498672
2175021498672
2175017902728
2175017902728
{'name': 'xiaoming', 'friend': ['xiaohong', 'xiaoying', 'lisa']}
{'name': 'xiaoming', 'friend': ['xiaohong', 'xiaoying', 'lisa']}

  

可见,字典的copy()方法也是浅拷贝。

4.注意

copy()和deepcopy()对于不包含可变类型数据的元组,只会拷贝引用

import copy

d = (1, 2, 3)

c = copy.copy(d)
b = copy.deepcopy(d) print(id(d))
print(id(c))
print(id(b))

结果:

1959295969464
1959295969464
1959295969464

当deepcopy()对于包含可变类型数据的元组时,才会拷贝整个元组的内容

import copy

d = (1, 2, [1,2,3])

c = copy.copy(d)
b = copy.deepcopy(d) print(id(d))
print(id(c))
print(id(b))

  

结果:

2774011472056
2774011472056
2774011384024

  

Python——深拷贝和浅拷贝的更多相关文章

  1. python 深拷贝与浅拷贝

    浅拷贝的方式有: lst=[1,2,3] (1)直接赋值: lst_cp = lst (2)for循环遍历生成:lst_cp= [i for i in lst] (3)copy模块下,copy.cop ...

  2. Python深拷贝和浅拷贝

    1- Python引用计数[1] 1.1 引用计数机制 引用计数是计算机编程语言中的一种内存管理技术,是指将资源(可以是对象.内存或磁盘空间等等)的被引用次数保存起来,当被引用次数变为零时就将其释放的 ...

  3. 【python测试开发栈】—理解python深拷贝与浅拷贝的区别

    内存的浅拷贝和深拷贝是面试时经常被问到的问题,如果不能理解其本质原理,有可能会答非所问,给面试官留下不好的印象.另外,理解浅拷贝和深拷贝的原理,还可以帮助我们理解Python内存机制.这篇文章将会通过 ...

  4. Python深拷贝与浅拷贝区别

    可变类型 如list.dict等类型,改变容器内的值,容器地址不变. 不可变类型 如元组.字符串,原则上不可改变值.如果要改变对象的值,是将对象指向的地址改变了 浅拷贝 对于可变对象来说,开辟新的内存 ...

  5. Python 深拷贝和浅拷贝的区别

    python的复制,深拷贝和浅拷贝的区别    在python中,对象赋值实际上是对象的引用.当创建一个对象,然后把它赋给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用  ...

  6. python深拷贝和浅拷贝的区别

    首先深拷贝和浅拷贝都是对象的拷贝,都会生成一个看起来相同的对象,他们本质的区别是拷贝出来的对象的地址是否和原对象一样,也就是地址的复制还是值的复制的区别. 什么是可变对象,什么是不可变对象: 可变对象 ...

  7. PYTHON 深拷贝,浅拷贝

    声明:本篇笔记,模仿与其它博客中的内容 浅拷贝 浅拷贝,在内存中只额外创建第一层数据 import copy n1 = {"k1": "wu", "k ...

  8. Python 深拷贝和浅拷贝

    Python中,对象的赋值,拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的,如果使用的时候不注意,就可能产生意外的结果. 下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别. 对象赋值 直接看一段代码: will= ...

  9. Python深拷贝和浅拷贝!

    在python中,对象赋值实际上是对象的引用.当创建一个对象,然后把它赋给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用 一般有三种方法, alist=[1,2,3,[& ...

随机推荐

  1. 03.什么是Lucene全文检索的原理01

    全文检索的原理:查询速度快,精准度高,可以根据相关度进行排序.它的原理是:先把内容分词,分词之后建索引. Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包. 提供了完整的查询引擎和索引 ...

  2. cf478B-Random Teams 【排列组合】

    http://codeforces.com/problemset/problem/478/B B. Random Teams   n participants of the competition w ...

  3. Quaternion.identity是什么意思?

    Quaternion.identity就是指Quaternion(0,0,0,0),

  4. ubuntu18(笔记本) faster-rcnn实例程序运行

    luo@luo-ThinkPad-W540:TensorflowProject$ source activate flappbird (flappbird) luo@luo-ThinkPad-W540 ...

  5. 深入浅出iptables

    一. 防火墙是什么 1. 防火墙简述 防火墙是指设置在不同网络或网络安全域之间的一系列部件的组合,它能增强机构内部网络的安全性.它通过访问控制机制,确定哪些内部服务允许外部访问,以及允许哪些外部请求可 ...

  6. redis 面试题2

    使用过Redis分布式锁么,它是什么回事? 先拿setnx来争抢锁,抢到之后,再用expire给锁加一个过期时间防止锁忘记了释放. 这时候对方会告诉你说你回答得不错,然后接着问如果在setnx之后执行 ...

  7. C++ std::vector

    std::vector template < class T, class Alloc = allocator<T> > class vector; // generic te ...

  8. real-Time Correlative Scan Matching

    启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的.一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解.启发式算法可以这样定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算 ...

  9. CDATA嵌套问题

    在CDATA内部的所有内容都会被解析器忽略.一个 CDATA 部件以"<![CDATA[" 标记开始,以"]]>"标记结束.但是CDATA是不能够嵌 ...

  10. mybatis :xml文件中传入参数和if标签结合使用时要点

    org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.reflection.Reflecti ...