【转】python的深拷贝和浅拷贝

来源：https://www.cnblogs.com/lixiaoliuer/p/6094698.html

数字和字符串

数字和字符串中的内存都指向同一个地址，所以深拷贝和浅拷贝对于他们而言都是无意义的

import copy

a = 123 #赋值

print(id(a)) #输出存储变量的地址

b = a

print(id(b))

b = copy.copy(a) #浅拷贝

print(id(b))

c = copy.deepcopy(a) #深拷贝

print(id(c))

浅拷贝

对于字典元组和列表来说，进行浅拷贝和深拷贝时，内存的地址是不同的

浅拷贝只会拷贝内存中的第一层数据

import copy

dic = {‘key1‘:123,‘key2‘:[123,456]} #创建一个字典嵌套列表

print(id(dic[‘key1‘]))

print(id(dic[‘key2‘]))

print(id(dic[‘key2‘][0])) #打印列表中的地址

print("\n")

new_dic = copy.copy(dic) #使用浅拷贝赋值

print("*",id(new_dic[‘key1‘]))

print("*",id(new_dic[‘key2‘]))

print("*",id(new_dic[‘key2‘][0]))<br><br><br>

发现内存中地址的值都是完全相同

深拷贝

而对于深拷贝来说将会把所有数据重新创建

import copy

dic = {‘key1‘:123,‘key2‘:[123,456]} #创建一个字典嵌套列表

print(id(dic[‘key1‘]))

print(id(dic[‘key2‘]))

print(id(dic[‘key2‘][0])) #打印列表中的地址

print("\n")

new_dic = copy.deepcopy(dic) #使用深拷贝赋值

print("*",id(new_dic[‘key1‘]))

print("*",id(new_dic[‘key2‘]))

print("*",id(new_dic[‘key2‘][0]))

深拷贝的应用

在浅拷贝中当改变拷贝对象的值被拷贝对象的值也会随之改变

import copy

dic = {‘key1‘:123,‘key2‘:[123,456]}            #创建一个字典嵌套列表

print(dic[‘key2‘][0])                          #打印列表中的地址

print("\n")

new_dic = copy.copy(dic)                       #使用浅拷贝赋值 

new_dic[‘key2‘][0] = 789                       #改变字典中列表的值

print(dic[‘key2‘][0])
print((new_dic[‘key2‘][0]))

当不想改变被拷贝的值时应该使用深拷贝

import copy

dic = {‘key1‘:123,‘key2‘:[123,456]}            #创建一个字典嵌套列表

print(dic[‘key2‘][0])                          #打印列表中的地址

print("\n")

new_dic = copy.deepcopy(dic)                       #使用深拷贝赋值 

new_dic[‘key2‘][0] = 789                       #改变字典中列表的值

print(dic[‘key2‘][0])
print((new_dic[‘key2‘][0]))

原文地址：https://www.cnblogs.com/tester-jianx/p/11240142.html

时间： 2024-10-28 12:33:19

【转】python的深拷贝和浅拷贝的相关文章

python 中深拷贝和浅拷贝的理解

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中深拷贝与浅拷贝的区别

Python中深拷贝与浅拷贝的区别: 原创 2017年04月20日 16:58:35 标签: python / python两种拷贝 / 深拷贝浅拷贝 / 拷贝区别 1661 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

[py]python的深拷贝和浅拷贝

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

python：深拷贝，浅拷贝，内存管理

深拷贝和浅拷贝都是对象的拷贝,本质的区别是拷贝出来的对象的地址是否和原对象一样,也就是地址的复制还是值的复制的区别. 可变对象:直接在对象所指的地址上把值改了,这个对象依然指向这个地址. 不可变对象:一个对象所指向的地址上的值是不能修改的,如果修改了这个对象的值,它所指向的地址就改变了. 深拷贝就是完全跟以前就没有任何关系了,原来的对象怎么改都不会影响当前对象浅拷贝,原对象的list元素改变的话会改变当前对象,如果当前对象中list元素改变了,也同样会影响原对象. 内存管理机制 python的

python的深拷贝和浅拷贝

---恢复内容开始--- 数字和字符串数字和字符串中的

python的深拷贝与浅拷贝

对于list, set, dict来说, 直接赋值. 其实是把内存地址交给变量. 并不是复制?份内容. 两个变量的内容其实为一个地址,如果要在复制的同时分配新的地址则需要用到深拷贝和浅拷贝的命令 lst1 = ["何炅", "杜海涛","周渝?", ["麻花藤", "?芸", "周笔畅"]]lst2 = lst1.copy() 此时是吧lst1的第一层列表复制给了lst2 但是嵌套的列表

关于Python中深拷贝与浅拷贝的理解（一）---概念

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

浅析Python中深拷贝和浅拷贝

按照以下不同情况,在IDE中逐个解除注释,就明白了 import copy """ 第一种情况,不可变类型变量,都是引用 """ # a = 1 # a = (11, 222, 333) # a = 'string' # a = True # b = a # # print(id(a)) # print(id(b)) # # c =copy.copy(a) # d = copy.deepcopy(a) # print(id(c)) # print

python list的深拷贝与浅拷贝-以及初始化空白list的方法(2)

接上一篇其实python对于深拷贝与浅拷贝的处理方式依然是很灵活的,甚至有一个专门的工具包copy来做个事情来看以下这组list的拷贝方法: 已知lista是一个已经定义好了的list listb=lista 注意,这个并不是一个copy的过程,这里lista与listb完全等同以下提供一些copy方法,但注意是深copy还是浅copy: 定义:lista=[2,[4,5]] listb=lista[:] listb=list(lista) listb=[i for i in lista]