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‘]]
>>> alist.append(5)
>>> print alist;print b
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘], 5]
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘], 5]

(2)copy浅拷贝,没有拷贝可变子对象。共享可变子对象(可变子对象随之变化)

>>> import copy

>>> c=copy.copy(alist)
>>> print alist;print c
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘]]
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘]]
>>> alist.append(5)
>>> print alist;print c
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘], 5]
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘]]

>>> alist[3]
[‘a‘, ‘b‘]
>>> alist[3].append(‘cccc‘)
>>> print alist;print c
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘, ‘cccc‘], 5]
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘, ‘cccc‘]] 里面的子对象被改变了

(3)深拷贝,包含对象里面的子对象的拷贝,所以原始对象的改变不会造成深拷贝里任何子元素的改变

>>> import copy

>>> d=copy.deepcopy(alist)
>>> print alist;print d
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘]]
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘]]始终没有改变
>>> alist.append(5)
>>> print alist;print d
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘], 5]
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘]]始终没有改变
>>> alist[3]
[‘a‘, ‘b‘]
>>> alist[3].append("ccccc")
>>> print alist;print d
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘, ‘ccccc‘], 5]
[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘]]  始终没有改变

原文地址:https://www.cnblogs.com/rain-chenwei/p/10222990.html

时间: 2024-11-04 13:08:31

python深浅copy和赋值的相关文章

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

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

Python深浅copy

1 l1 = [1, 2, 3] 2 l2 = l1 3 l1.append('a') 4 print(l1, l2) # 深cpoy 5 6 l1 = [1, 2, 3] 7 l2 = l1.copy() # 浅拷贝 8 l2.append('a') 9 print(l1, l2) 1.其他代码 1 # 赋值运算 2 # l1 = [1,2,3] 3 # l2 = l1 4 # l1.append('a') 5 # print(l1,l2) 6 7 #copy 8 # l1 = [1,2,3]

Python 深浅copy

#!/usr/bin/env python3import copy #copy 有两种#浅copy#copy.copy() #深copy#copy.deepcopy() '''######################### ## 字符串于数字的copy ## ######################### #内存地址相同,字符串于数字的copy永远都是用的内存中的唯一的地址#a = 123123#b = 123123#print(id(a))#print(id(b)) #a1 = 123

8.6(数据类型分类,python深浅拷贝,异常处理,基本的文件操作,绝对路径和相对路径)

数据类型分类 按照存值个数: 存一个值:整型/浮点型/字符串 存多个值:列表/字典/元组/集合 按照有序和无序: 有序:字符串/列表/元组 无序:字典/集合 按照可变和不可变 可变:字典/列表/集合 不可变:整型/浮点型/字符串/元组 Python深浅拷贝 # 拷贝 赋值 # lt = [1,2,3] # lt2 = lt # lt.append(4) # print(lt) # print(lt2) # 列表为可变类型,所以lt的值变化,lt2的值也会跟着变化 # 浅拷贝 # import..

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

python之旅 1-29 补充内容,深浅copy

#  l1 = [111,222,333,444,555] 将索引为奇数位的元素删除. # l1 = [111,222,333,444,555] # del l1[1::2] # print(l1) 通过删除列表中的元素 # for i in range(len(l1)-1,0,-1): # if i%2==0: # del l1[i-1] # print(l1) 通过循环列表,用range指代索引位置 for i in l1: if l1.index(i)%2==0: l2.append(i)

(转)(终极改良版)python基础番外——赋值与深浅拷贝

初学编程的小伙伴都会对于深浅拷贝的用法有些疑问,今天我们就结合python变量存储的特性从内存的角度来谈一谈赋值和深浅拷贝~~~ 预备知识一--python的变量及其存储 在详细的了解python中赋值.copy和deepcopy之前,我们还是要花一点时间来了解一下python内存中变量的存储情况. 在高级语言中,变量是对内存及其地址的抽象.对于python而言,python的一切变量都是对象,变量的存储,采用了引用语义的方式,存储的只是一个变量的值所在的内存地址,而不是这个变量的只本身. 引用

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