python 列表的浅拷贝和深拷贝】的更多相关文章

转自:https://www.cnblogs.com/laolibk/p/7821369.html 浅拷贝 shallow copy 和深拷贝 deep copy list.copy() 浅拷贝:复制此列表(只复制一层,不会复制深层对象) 等同于 L[:] 举例: 浅拷贝: a = [1.1, 2.2] # a = [1.1, 2.2] b = [1, 2, a] # b = [1, 2, [1.1, 2.2]] c = b.copy() # c = [1, 2, [1.1, 2,2]] a[0…
引用 Python是动态数据类型的语言,故在对变量进行赋值时是不用制定变量类型的. 或者说,你可以把变量赋值的过程,当作是贴一个标签,去引用该数据. 看下面的例子: In [54]: a=4 In [55]: b=a In [56]: id(a) Out[56]: 1652425264 In [57]: id(b) Out[57]: 1652425264 可以看到,a与b志向了同一个地址.这便是引用 浅拷贝与深拷贝 先来看一个例子: In [58]: import copy In [59]: a…
在写Python过程中,经常会遇到对象的拷贝,如果不理解浅拷贝和深拷贝的概念,你的代码就可能出现一些问题.所以,在这里按个人的理解谈谈它们之间的区别. 一.赋值(assignment) 在<Python FAQ1>一文中,对赋值已经讲的很清楚了,关键要理解变量与对象的关系. >>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> print(id(a), id(b), sep='\n') 139701469405552 139701…
初学Python,和C++还是有许多不同.直接赋值.浅拷贝和深拷贝,这三种拷贝对象的操作之间还是有许多的区别.Python语言的版本为2.7,在Pycharm中进行实验. 一.直接赋值 用下面的代码来实验: origin = [1, "string", [1, 3, 5]] Copy = origin print Copy print id(origin), id(Copy) Copy[0] = 5 print origin, Copy Copy[1] = "changed&…
一.赋值(assignment) >>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> print(id(a), id(b), sep='\n') 139701469405552 139701469405552 在Python中,用一个变量给另一个变量赋值,其实就是给当前内存中的对象增加一个“标签”而已. 如上例,通过使用内置函数 id() ,可以看出 a 和 b 指向内存中同一个对象.a is b会返回 True . 二.浅拷贝(shall…
阐述引用.浅拷贝和深拷贝前,首先需要要了解 Python 的世界里,一切皆对象,每个对象各包含一个 idendity.type 和 value. 引用(Reference) >>> b = [1 , 2] >>> a = [b, 3, 4] >>> >>> c = a >>> print c [[1, 2], 3, 4] >>> id(a) 4408148552 >>> id(c)…
浅拷贝与深拷贝 1.普通赋值 例1: a = 15b = aa = 16print(b)#例2:lst1 = [1,2,3]lst2 = lst1lst1.append(4)print(lst2)#这个情况是lst1和lst2地址相同,元素相同 2.浅拷贝 #只拷贝以及所有元素#例: #法一:直接.copy()拷贝 lst1 = [1,2,3]#lst2 = lst1lst2 = lst1.copy()print(lst2)lst1.append(4)print(lst2)print(lst1)…
直接引用,间接引用 # 1.列表存储的是索引对应值的内存地址,值会单独的开辟一个内存空间 list = ["a","b"] 内存里面存储的就是list[0],list[1],也就是分别存储的是0,1索引 以及"a","b"的内存地址,这个值"a"会单独的开辟一个内存空间 # 2.字典存储的是key对应值的内存地址 # 总结:容器都是间接引用的 可变和不可变类型 # 可变类型:值改变的情况下,id(内存地址)…
1.赋值语句 a = 'abc' b = a print id(a) print id(b) # id(a):29283464 # id(b):29283464 通过简单的复制,我们可以看到,a b其实是一个对象. 对象赋值实际上是简单的对象引用,也就是说,当你创建了一个对象,然后把它赋值给另一个变量时,python并没有拷贝这个对象,而是拷贝了这个对象的引用.…
在讲什么是深浅拷贝之前,我们先来看这样一个现象: a = ['scolia', 123, [], ] b = a[:] b[2].append(666) print a print b…