# copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象. **只是简单的指针赋值 # copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象 **指针赋值,且内容拷贝 用一个简单的例子说明如下: >>>import copy >>>a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']] >>> b = a >>> c = copy.copy(a) >>> d = copy.deepcop

在总结 python 对象和引用的时候,想到其实 对于python的深拷贝和浅拷贝也可以很好对其的进行理解. 在python中,对象的赋值的其实就是对象的引用.也就是说,当创建一个对象,然后赋给另外一个变量之后,实际上只是拷贝了这个对象的引用. 我们先用  利用切片操作和工厂方法list方法 来阐述一下浅拷贝. 举个栗子: Tom = ['Tom', ['age', 10]] Jack = Tom[:] ……切片操作 June = list(Tom) 接下来查看一下 上述三个变量的引用: >>

Python深复制浅复制or深拷贝浅拷贝 简单点说 copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象 用一个简单的例子说明如下: >>>import copy >>>a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']] >>> b = a >>> c = copy.copy(a) >>> d = copy.deepcopy(a

转自:http://blog.csdn.net/u014745194/article/details/70271868 定义: 在Python中对象的赋值其实就是对象的引用.当创建一个对象,把它赋值给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,只是拷贝了这个对象的引用而已. 浅拷贝:拷贝了最外围的对象本身,内部的元素都只是拷贝了一个引用而已.也就是,把对象复制一遍,但是该对象中引用的其他对象我不复制 深拷贝:外围和内部元素都进行了拷贝对象本身,而不是引用.也就是,把对象复制一遍,并且该对象

# 1.浅拷贝(复制东西)a = [11,22,33] # 实际上是浅拷贝# 没有把这个变量的值赋进去,而是把另一个变量的地址拿过去了,就叫浅拷贝.b = a # print(id(a))# print(id(b)) # 什么是深拷贝import copyc = copy.deepcopy(a) # 深拷贝 print(id(a))print(id(c)) a.append(44)print(a)print(b)print(c) # 深拷贝和浅拷贝aa = [11,22,33]bb = [44,

1.当拷贝的是不可变数据类型(数值.字符串.元组),不管是深拷贝和浅拷贝,都指向的是同一地址: 2.当拷贝的对象是可变数据类型(列表.字典): (1)当浅拷贝的对象中无复杂子对象,原来值的改变不会影响浅拷贝的值,同时浅拷贝值的改变不会影响原来的值.原来值的id和浅拷贝出来对象的id不同. (2)当浅拷贝的对象中有复杂子对象,(例如列表中的一个子元素是一个列表),改变原来的值 中的复杂子对象的值  ,会影响浅复制的值,但它们各自的id没变. (3)当深拷贝时,完全独立,包括内存列表和字典.

python中所谓浅拷贝就是对引用的拷贝,所谓深拷贝就是对对象的资源的拷贝. 首先,对赋值操作我们要有以下认识: 赋值是将一个对象的地址赋值给一个变量,让变量指向该地址( 旧瓶装旧酒 ). 修改不可变对象(str.tuple)需要开辟新的空间 修改可变对象(list等)不需要开辟新的空间 浅拷贝仅仅复制了容器中元素的地址 >>> a=['hello',[1,2,3]] >>> b=a[:] >>> [id(x) for x in a] [5579250

通俗的理解,浅就是外面,深就是里面.浅拷贝的意思就是只拷贝外面的一层,深拷贝就是拷贝的里面的所有. 看两段代码: 元组: #!/usr/bin/env/python # -*-coding:utf-8-*- # authour:xiapmin_pei import copy #定义一个元组,元组里面有一个列表,可以理解成内部 atuple=(1,2,3,[4,5]) #将元组赋值给b b = atuple #浅拷贝 c = copy.copy(atuple) #深拷贝 d = copy.deep

import copy a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象 b = a #赋值,传对象的引用 c = copy.copy(a) #对象拷贝,浅拷贝 d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝,深拷贝 a.append(5) #修改对象a a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象 print 'a = ', a print 'b = ', b print 'c = ', c print 'd = ', d 输出为:a

浅拷贝, list值是可变的,str值不可变,只能重新赋值 a=b=c='wjx'print(a,b,c)c= 'jmy'#重新赋值了,所以内存分配了新的地址print(a,b,c)print(id(a))print(id(b))print(id(c)) # 浅拷贝:# a与b的指向的是一个内存地址,这个内容地址中存放着a与b的值,所以当a中元素变了,b的也跟着变了a=b=[1,2,3]a[2]=8b.append(4)print(a,b) #深拷贝:a和b是分配了两块内存地址的,所以互不影响i

浅拷贝 定义:浅拷贝只是对另外一个变量的内存地址的拷贝,这两个变量指向同一个内存地址的变量值. 浅拷贝的特点: 公用一个值: 这两个变量的内存地址一样: 对其中一个变量的值改变,另外一个变量的值也会改变: 例如: >>> a = [11,22,33,44] >>> b =a >>> id(a) >>> 4327773384 >>> id(b) >>> 4327773384 >>>

一.前奏:熟悉Python内存管理 在Python中,变量在第一次赋值时自动声明,在创建---也就是赋值的时候,解释器会根据语法和右侧的操作数来决定新对象的类型. 引用计数器:一个内部跟踪变量 引用计数:每一个对象各有多少个引用 当对象被创建并(将其引用)赋值给变量时,该对象的引用计数就被设置为 1 >>> x = 3.14 语句 x=3.14,创建一个浮点型对象并将其引用赋值给了x,x是第一个引用,该对象的引用计数为1 当一个对象(的引用)又被赋值到其他变量,或做参数传递等,该对象的一

一.前奏:熟悉Python内存管理 在Python中,变量在第一次赋值时自动声明,在创建—也就是赋值的时候,解释器会根据语法和右侧的操作数来决定新对象的类型. 引用计数器:一个内部跟踪变量 引用计数:每一个对象各有多少个引用 当对象被创建并(将其引用)赋值给变量时,该对象的引用计数就被设置为 1 x = 3.14 语句 x=3.14,创建一个浮点型对象并将其引用赋值给了x,x是第一个引用,该对象的引用计数为1 当一个对象(的引用)又被赋值到其他变量,或做参数传递等,该对象的一个新的引用(或叫别名

import copy list1=[1,2,3,4,5] c_list1=list1 c_list1[0]=-1 for i in list1: print str(i)+' ', #输出的世 -1,2,3,4,5 print '\n' print "+++++++++++++++++" list2=[1,2,3,4,5] c_list2=[i for i in list2] #并不是深拷贝 c_list2[0]=6 list2[0]=-1 for i in list2: print

写类函数的时候出了一个错,原代码写在这里: def Update(self, wm, vm, ts, pos, vn, att): # 上一时刻位置,速度 pos_pre = pos self.pos = pos vn_pre = vn self.vn = vn # vn更新 self.vn = self.vn + self.delta_vn # pos更新 self.pos[0, 0], self.pos[1, 0] = Q2Pos(self.qne) self.pos[2, 0] = sel

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,开辟新的内存空间存储容器对象,但不开辟新空间存储容器的值,容器内部值的对象仍然指向原来的地址.即只对外层对象进行拷贝 不可变对象则将拷贝对象的值进行拷贝 深拷贝 对于可变对象,既开辟新的内存空间存储容器对象,也开辟新空间存储容器的值.也就是,既拷贝容器对象,也拷贝容器对象内部的值对象 不可变对象则将拷贝对象的值

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.copy仍为浅拷贝 深拷贝的方式 (1)借助copy模块 >>> import copy >>> lst_cp = copy.deepcopy(lst) 以上方法的测试: 注意:因为string类型是不可变类型,所以修改string元素时会新创建一个地址空间放置数据 (1)直接赋

核心提示: 可变类型 Vs 不可变类型 可变类型(mutable):列表,字典 不可变类型(unmutable):数字,字符串,元组 这里的可变不可变,是指内存中的那块内容(value)是否可以被改变 代码: name1='wupeiqi' name2=name1 print("name1:%s\nname2:%s" %(name1,name2)) name1='alex' print("I have assigned new value to name1.Let's see

深拷贝和浅拷贝 浅拷贝的时候,修改原来的对象,浅拷贝的对象不会发生改变. 1.对象的赋值 对象的赋值实际上是对象之间的引用:当创建一个对象,然后将这个对象赋值给另外一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用. 当对对象做赋值或者是参数传递或者作为返回值的时候,总是传递原始对象的引用,而不是一个副本.如下所示: >>> aList = ["kel","abc",123] >>> bList = aLi

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过程.使用引用计数技术可以实现自动资源管理的目的.同时引用计数还可以指使用引用计数技术回收未使用资源的垃圾回收算法. 当创建一个对象的实例并在堆上申请内存时,对象的引用计数就为1,在其他对象中需要持有这个对象时,就需要把该对象的引用计数加1,需要释放一个对象时,就将该对象的引用计数减1,直至对象的引

python中有一个模块copy,deepcopy函数用于深拷贝,copy函数用于浅拷贝. 要理解浅拷贝,必须先弄清楚python中的引用. 引用 Python中一切都是对象,变量中存放的是对象的引用. 这是一个普遍的法则.能够说 Python 没有赋值,仅仅有引用. 如.a=1,变量a仅仅是整数对象1的引用. 可变对象与不可变对象及其引用 一.不可变对象 不可变对象包含:数字,字符串,元组. 因为Python中的变量存放的是对象引用.所以对于不可变对象而言,虽然对象本身不可变.但变量的对象引用