python3 深浅COPY和赋值

  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

  其实这个是由于共享内存导致的结果。

  赋值:赋值是在内存中指向同一个对象,如果是可变(mutable)类型,比如列表,修改其中一个,另一个必定改变如果是不可变类型(immutable),比如字符串,修改了其中一个,另一个并不会变。

  拷贝:原则上就是把数据分离出来,复制其数据,并以后修改互不影响。

1、赋值(数据完全共享)

l1 = [1, 2, 3, [‘aa‘, ‘bb‘]]
l2 = l1
l2[0]=‘aaa‘
l2[3][0]=‘bbb‘
print(l1)                            #[‘aaa‘, 2, 3, [‘bbb‘, ‘bb‘]]
print(id(l1)==id(l2))          #True

  l2 = l1 ,l1 完全赋值给l2 ,l2的内存地址与l1 相同,即内存完全指向

2、浅copy (数据半共享,复制其数据独立内存存放,但是只拷贝成功第一层)

l1 = [1,2,3,[11,22,33]]
l2 = l1.copy()
print(l2)                          #[1,2,3,[11,22,33]]
l2[3][2]=‘aaa‘
print(l1)                          #[1, 2, 3, [11, 22, ‘aaa‘]]
print(l2)                          #[1, 2, 3, [11, 22, ‘aaa‘]]
l1[0]= 0
print(l1)                          #[0, 2, 3, [11, 22, ‘aaa‘]]
print(l2)                          #[1, 2, 3, [11, 22, ‘aaa‘]]
print(id(l1)==id(l2))         #Flase  

  如上述代码,l2浅拷贝了l1 ,之后l2把其列表中的列表的元素给修改,从结果看出,l1也被修改了。但是仅仅修改l1列表中的第一层元素,却并没有影响l2。

  比较一下l2与l1的内存地址:False,说明,l2在内存中已经独立出一部分复制了l1的数据,但是只是浅拷贝,第二层的数据并没有拷贝成功,而是指向了l1中的第二层数据的内存地址,所以共享内存‘相当于‘’等号赋值’‘,所以就会有l2中第二层数据发生变化,l1中第二层数据也发生变化。

3、深copy(数据完全不共享,复制其数据完完全全放独立的一个内存,完全拷贝)

import copy
l1 = [1, 2, 3, [11, 22, 33]
# l2 = copy.copy(l1)  浅拷贝
l2 = copy.deepcopy(l1)
print(l1,‘>>>‘,l2)
l2[3][0] = 1111
print(l1,">>>",l2)

  由此可见深拷贝就是数据完完全全独立拷贝出来一份。不会由原先数据变动而变动

原文地址:https://www.cnblogs.com/490144243msq/p/11053083.html

时间: 2024-10-13 05:09:56

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python深浅copy和赋值

Python直接赋值,浅copy和深copy的比较 基于引用和对象(python引用和对象分离) 总结: 直接赋值:a = b -->a,b两个引用指向相同的对象 浅copy:a为b的copy --> copy(新建)b的不可变子对象,共用可变子对象 深copy:a为b的深copy-->copy(新建)b的所有子对象,两者对象无关联 ps:对象的值相等,内存地址不一定相同(小数据池) 详细解析如下: 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

Python_赋值和深浅copy

Python中赋值和深浅copy存储变化 在刚学python的过程中,新手会对python中赋值.深浅copy的结果感到丈二和尚.经过多次在网上查找这几个过程的解释说明以及实现操作观察,初步对这几个过程有了浅显的认识.以下内容仅是我在学习过程中遇到的问题,然后上网搜验证,最后理解.博文也许没有将这部分内容写明白,也许有不对的地方,如果有大佬看到希望能指点一下新人.随着后面的学习以及理解会再次补充此内容. id函数 id方法的返回值就是对象的内存地址 执行赋值语句 在python中执行一条赋值语句

python3之深浅copy对比

一.赋值对比 1.列表 l1 = [1,2,3] l2 = l1 l1.append('a') print(l1,l2)               #[1, 2, 3, 'a'] [1, 2, 3, 'a'] print(id(l1),id(l2))          #43499848 43499848 #可以看到两个列表的值以及id值相同,对应的是同一个内存地址 2.字典 dic = {'name':'barry'} dic1 = dic dic['age'] = 18 print(dic

深浅拷贝与赋值

参考:http://www.cnblogs.com/Eva-J/p/5534037.html 对于 数字 和 字符串 而言,赋值.浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永远指向同一个内存地址.(可以把数字,字符串看作是内存中最小的地址) 对于字典.元祖.列表 而言,进行赋值.浅拷贝和深拷贝时,其内存地址的变化是不同的.浅拷贝只拷贝第一层地址,而深拷贝是不管你数据结构多么复杂,都在内存里开辟一块新的空间,直到简单数据类型为止. 以这个字典为例: dict = {"k1":"mu"

【python】-- 深浅copy、集合

深浅copy 1.数字.字符串的copy: 赋值(=).浅拷贝(copy)和深拷贝(deepcopy)其实都一样,因为它们永远指向同一个内存地址: >>> import copy >>> n1 = 123 >>> print(id(n1)) #打印n1的内存地址 502665488 ##赋值## >>> n2 = n1 >>> print(id(n2)) 502665488 ##浅拷贝## >>>

python深浅copy探究

引入 在python程序中,如果我们操作一个变量的值去做运算,而又想在下次调用时,仍使用原来的变量的值去做运算,那么我们我们就需要将这个变量去做备份,这就是本文所要探究的问题. 开始 变量-对象-引用: python中全部皆对象,Python中变量是指对象(甚至连type其本身都是对象,type对象)的引用,Python是动态类型,程序运行时候,会根据对象的类型来确认变量到底是什么类型. 我们有时候会见到这样一种情况: a = 1 b = a 这样做不就是把数据copy了一份吗,错,这样做只是在

python之深浅copy

三.深浅copy调用方法:import copy #浅拷贝copy.copy() 深拷贝copy.deepcopy() #赋值1. 对于 数字 和 字符串 而言,赋值.浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永远指向同一个内存地址.举例:import copy#字符串,数字a1 = 'adddddd'a2 = '12322'a2 = a1print(id(a1))print(id(a2))a3 = copy.deepcopy(a1)print(id(a1))print(id(a3))输出结果:4192344

基础数据类型之集合和深浅copy,还有一些数据类型补充

集合 集合是无序的,不重复的数据集合,它里面的元素是可哈希的(不可变类型),但是集合本身是不可哈希(所以集合做不了字典的键)的.以下是集合最重要的两点: 去重,把一个列表变成集合,就自动去重了. 关系测试,测试两组数据之前的交集.差集.并集等关系. #关于集合和波尔值之间的苟苟且且# set ={1,2,3,4,5,True,(1,2,3),} #集合具有自动去重和去空格功能# set.add(False)# set.add(True) #打印结果显示,没有Teue,应该是集合内部的数字和元组不

Python 集合 深浅copy

一,集合. 集合是无序的,不重复的数据集合,它里面的元素是可哈希的(不可变类型),但是集合本身是不可哈希(所以集合做不了字典的键)的.以下是集合最重要的两点: 去重,把一个列表变成集合,就自动去重了. 关系测试,测试两组数据之前的交集.差集.并集等关系. 1,集合的创建. set1 = set({1,2,'barry'}) set2 = {1,2,'barry'} print(set1,set2) # {1, 2, 'barry'} {1, 2, 'barry'} 2,集合的增. set1 =