Python 标准库的 copy 模块提供了对象拷贝的功能. copy 模块中有两个函数 copy 和 deepcopy,分别支持浅拷贝与深拷贝. copy_demo.py import copy class MyClass(object): def __init__(self, name): super(MyClass, self).__init__() self.name = name a = [MyClass('huey')] b = copy.copy(a) c = copy.deepc

Python中的深拷贝和浅拷贝详解   这篇文章主要介绍了Python中的深拷贝和浅拷贝详解,本文讲解了变量-对象-引用.可变对象-不可变对象.拷贝等内容.   要说清楚Python中的深浅拷贝,需要搞清楚下面一系列概念: 变量-引用-对象(可变对象,不可变对象)-切片-拷贝(浅拷贝,深拷贝)   [变量-对象-引用] 在Python中一切都是对象,比如说:3, 3.14, 'Hello', [1,2,3,4],{'a':1}...... 甚至连type其本身都是对象,type对象 Python

何谓浅拷贝/深拷贝,说得直白一点,其实就是数据拷贝,两者到底有什么区别呢?听着就挺迷糊的,python开发项目的时候说不定你就能碰上这样的坑~~     一.普通的变量赋值 我们平常使用的变量赋值就是浅拷贝,即两个变量共享同一个内存块,相同的内存地址,一旦值发生改变,另外一个变量的值也会跟随着一起变化,演示代码如下: list1 = [1,2,3,4,5] # 普遍的变量赋值 list2 = list1 print(id(list1)) print(id(list2)) # 修改列表list2的

>>> a = ['ace',['age',10]] >>> b = a[:] >>> c = list(a) >>> for item in a: ... print(id(item)) ... 140281621219736 140281621134800 >>> for item in b: print(id(item)) ... 140281621219736 140281621134800 >>

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

博客参考:点击这里 python中对象的复制以及浅拷贝,深拷贝是存在差异的,这儿我们主要以可变变量来演示,不可变变量则不存在赋值/拷贝上的问题(下文会有解释),具体差异如下文所示 1.赋值: a=[1,2,3] b=a a.append(') print 'b=',b 实例输出结果如下: b= [1, 2, 3, '] 这儿我们只对列表a进行了操作,但列表b也随之改变,根本原因是在进行赋值操作的时候,变量a与变量b指向了相同的内存地址,实例如下: #coding=utf-8 a=[1,2,3]

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.以下分两个思路来分别理解浅拷贝和深拷贝: 利用切片操作和工厂方法list方法拷贝 利用copy中的deepcopy方法进行拷贝 1.利用切片操作和工厂方法list方法拷贝 代码场景:有一个小伙jack,tom通过切片操作拷贝jack,anny通过工厂方法拷贝jack. >>> jack = ['jack', ['age', 20]] &g

博文参考地址:https://blog.csdn.net/qq_20084101/article/details/82925067 最近在撸码的时候发现了一个严重的问题: a = [1,2] c = a a[0] = 3 print(c) 结果:[3,2] 细心的你,可能已经发现,当我改变的是a[0] 的值时,c的值也跟着改变了 在这里涉及到了一个python的深浅拷贝 1.Phthon中的赋值语句不会创建对象的拷贝,仅仅只是将名称绑定至一个对象,即 a[0] 和 c 是共用一个地址2.对于不可

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 一般有三种方法, alist=[1,2,3,["a","b"]] (1)直接赋值,默认浅拷贝传递对象的引用而已,原始列表改变,被赋值的b也会做相同的改变 >>> b=alist>>> print b[1, 2, 3, ['a', 'b'

深拷贝: 之前在开发中我遇到一个很大的bug,经过我多次调试之后我发现原本应该有保存数据的地方数据全部被清空,仔细一看发现原来是被人为删除,明明操作的是一个副本,为什么原本也会跟着一起被删除呢?经过了解我发现深拷贝这个说法.深拷贝和浅拷贝在js以及python中都是存在的,指定一个数组然后直接让一个变量等于该数组,接着改变该变量的话,指定的数组也会跟着发声改变.如何区分深拷贝与浅拷贝,简单点来说,就是假设B复制了A,当修改A时,看B是否会发生变化,如果B也跟着变了,说明这是浅拷贝,拿人手短,如果

1. Python列表的拷贝 对于python里面如果想要进行列表的拷贝和复制,具体的操作语句如下: 1) 深拷贝: M=[A,b,a,c] N=M[:] 2) 浅拷贝: N=M 有人说可以直接将M赋值给N也是一样的,虽然表面看起来两者的实现效果是一样的,但是如果你要继续对N进行操作的时候就会出现问题,因为对于正确的第一种拷贝复制,它的作用是将列表M复制下来给N,如果后面对M进行操作,它对于N是完全没有影响的,而我们如果采用赋值的方式,那么在后面对M操作以后就会影响到N,N的值也会随之改变.  

本文内容是在<Python核心编程2>上看到的,感觉很有用便写出来,给大家参考参考! 浅拷贝 首先我们使用两种方式来拷贝对象,一种是切片,另外一种是工厂方法.然后使用id函数来看看它们的标示符 1 2 3 4 5 6 7 # encoding=UTF-8   obj = ['name',['age',18]] a=obj[:] b=list(obj) for x in obj,a,b:     print id(x) 35217032 35227912 29943304   他们的id都不同,

今天写程序,人为制造了一个由浅拷贝引起的bug,有必要归纳一下.先附上源代码: class PerformanceTest(object): def __init__(self): ....... self.basic_path_list=[] ....... #这就是一个生成基础路径名的函数,从26个字符中选择五个字符加上‘/'构成基础路径 def _get_basic_path_list(self,path_num): ....... self.basic_path_list.append(

第一次遇到深拷贝和浅拷贝的问题是用python在一个for循环中对一个list赋值,使用的语句是 a = b 这个b会不断带入循环,每次计算得到,最后发现list乱七八糟的,后来才发现,python中a=b并不是创建一个a,将b的值赋给它,而是b的地址的一个复制. 后来其实在C#的另一个问题中,也是类似的错误,当然这个问题要复杂的多,因此特地重写了一篇. 我不由自主地会想,浅拷贝与深拷贝的区别是什么,在什么场景下要用到浅拷贝,而什么场景下用深拷贝呢? 1.首先明白什么是浅拷贝和深拷贝 可变对象.

python中的不可变类型 列举:数值,字符串.元组.字节串 数值及字符串“可变”'的假象 num = 123 mystr = 'abc' print(id(num), num) print(id(mystr), mystr) num = 456 mystr = 'def' print('修改后...') print(id(num), num) print(id(mystr), mystr) # 结果: 140704113688128 123 1853358409744 abc 修改... 18

在Python编程中忽略深拷贝和浅拷贝可能会造成未知的风险. 比如我们打算保存一份原始对象的副本作为上一状态的记录,此后修改原始对象数据时,若是副本对象的数据也发生改变,那么这就是一个严重的错误. 注:这里我们称被拷贝的对象为原始对象,拷贝生成的副本称为副本对象   下面我们看个例子: # :假设cuboid中保存了两个长方体的长.宽.高. >>> cuboid= [[1, 2, 3], [2, 3, 4]] # :有多种方式生成cuboid的副本,这里使用list()方法. >&

首先我们要明确,python中大多数都是浅拷贝,我们先说原因: 1.时间花费更少 2.内存更小 3.效率更高,浅拷贝只拷贝顶层数据,一般情况下比深拷贝效率高. 容器(如列表)切片是浅拷贝

参考:http://stackoverflow.com/questions/17246693/what-exactly-is-the-difference-between-shallow-copy-deepcopy-and-normal-assignm 正常赋值语句会使左操作数简单地指向右操作数指向的对象. 深拷贝和浅拷贝之间的区别仅对复合变量起作用,复合变量指的是对象中又包含了对象,如list,class,dict. 一次浅拷贝会构造一个新的复合对象,然后将原始对象中的所有引用插入到新的复合对

一.浅拷贝python中 对象赋值时 默认是浅拷贝,满足如下规律:1. 对于 不可变对象(字符串,元组 等),赋值 实际上是创建一个新的对象:例如: >>> person=['name',['saving',100.0]] >>> hubby=person[:] >>> hubby ['name', ['saving', 100.0]] >>> wifey=list(person) >>> hubby[0]='joe

当使用updata更新字典时候 被动更新和主动更新的效果是一样的 意思是说 里面会添加值 而不是保持不变 当将一个字典每次新增到列表时候 要用深拷贝 因为直接append的话 会修改将最新的变量的值同步到原来的变量的值 导致整个列表的值都一致 ,要用深拷贝才不会出现该现象 根本原因是 每次新增的列表内存地址都是指向同一块

对象赋值 浅拷贝 深拷贝 1. 对象赋值 对象的赋值实际上是对对象的引用.也就是说当把一个对象赋值给另一个对象时,只是拷贝了引用.如: >>> t1 = tuple('furzoom') >>> t2 = t1 >>> id(t1),id(t2) (139792198303936, 139792198303936) 上面t1和t2代表的是同一个对象. 2. 浅拷贝 除了上面将一个对象直接赋值给另一个对象外,还有两种常用的方法对对象进行拷贝:使用切片操作