Python中的深浅拷贝，赋值及引用

要说明Python中的深浅拷贝,可能要涉及到下面的一系列概念需要简单说明下: 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中变量与C/C++/Java中不同,它是指对象的引用 单独赋值: 比如说: >>> a = 3 在运行a=3后,变量a变成了对象3的一个引用.在

Python中的深浅拷贝 前言:我们在了解深浅拷贝之前首先需要明白的一点知识 不可变类型数据:不可变类型即指当改变其内元素时,内存空间将会发生变化,比如常见的不可变类型有:str,boolean, int,tuple. temp = "哈哈哈" ret = temp.replace("哈", "嘿", 2) print(temp) # 哈哈哈 print(ret) # 嘿嘿哈 # 我们可以看到temp的值并没有发生改变,这就是为什么对str数据改

之前一直认为浅拷贝是拷贝内容的第一层,但是不开辟内存,只是增加新的指向原来的内容:深拷贝是拷贝是拷贝每一层并开辟内存. 其实这个是不严谨的不正确的. 从以上可以看出,浅拷贝中当时可变类型的时候,内存是发生了变化的,也就是开辟了内存,但是不可变类型的时候内存地址不发生变化的. 总结:浅拷贝是对数据的内容进行拷贝,对不可变类型创建指向引用,可变类型开辟内存存储,但是只是拷贝第一层.深拷贝是拷贝数据的每一层的可变类型并开辟内存,但是不可变类型只是创建引用. 原文地址:https://www.cnblo

深浅拷贝用法来自copy模块. 导入模块:import copy 浅拷贝:copy.copy 深拷贝:deepcopy 字面理解:浅拷贝指仅仅拷贝数据集合的第一层数据,深拷贝指拷贝数据集合的所有层.所以对于只有一层的数据集合来说深浅拷贝的意义是一样的,比如字符串,数字,还有仅仅一层的字典.列表.元祖等 对于以下数据深浅拷贝的意义是一样的: name = 'beijing' age = 12 list1 = [1,2,3,4] dic1 = {'name':'beijing','age':20}

问题描述:C++中的深浅拷贝可谓炙手可热的经典题型之一,是许多公司面试中喜欢提及的问题,对于一般的对象例如:int a=10: int b=20:直接赋值和复制没有什么问题,但是当对象上升为类对象时,其类的内部可能存在各种类型的成员变量,在拷贝过程中就存在了深浅拷贝这一问题. ★大笔一挥匆忙写出这种代码不足为奇,但却会引发许多未曾考虑的问题: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS   #include<iostream>   #include<cstring&g

首先还是应该科普下函数参数传递机制,传值和传引用是什么意思? 函数参数传递机制问题在本质上是调用函数(过程)和被调用函数(过程)在调用发生时进行通信的方法问题.基本的参数传递机制有两种:值传递和引用传递. 值传递(passl-by-value)过程中,被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理,即在堆栈中开辟了内存空间以存放由主调函数放进来的实参的值,从而成为了实参的一个副本.值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作为局部变量进行,不会影响主调函数的实参变量的值. 引用传递(pass-

python中无论参数传递还是函数返回值,都是进行引用传递.那如何拷贝对象呢,标准库的copy模块提供了两个方法:copy和deepcopy方法. 1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象. 2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象 见下例: import copy a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象 e = a[:] #利用分片操作进行拷贝(浅拷贝) b = a <span style="white-

一.深浅拷贝 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.下面是字符串例子,数字与其相同: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 import copy n1 = 'abc' n2 = n1 n3 = copy.copy(n1) n4 = copy.deepcopy(n1) print(id(n1)) print(id(n2)) print(id(n3)) print(id(n4)) 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

本文主要介绍:深浅拷贝                                                                       注意:在python中有一种自己的优化机制,通常来说字符串在内存中的地址是不相同的,但是在python中,不管是深拷贝还是浅拷贝,只要是通过拷贝的字符串,两个地址是相同的 一.创建 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 # author by lh 4 5 import