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python浅拷贝和深拷贝的区别-创新互联

这篇文章主要讲解了“python浅拷贝和深拷贝的区别”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“python浅拷贝和深拷贝的区别”吧!

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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:

1

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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的数据

list2.append(123)

print(list1)

print(list2)

输出结果:

1

2

3

4

2251297055368

2251297055368

[1, 2, 3, 4, 5, 123]

[1, 2, 3, 4, 5, 123]

注意:常规的变量赋值共享一个内存块,内存地址相同,一旦值发生改变,共享同一个内存地址的所有变量值都会发生改变,可以直接通过内置函数id()对比下内存地址即可!

python浅拷贝和深拷贝的区别

二.浅拷贝和深拷贝

在python开发过程中,有些时候对于上面的情况并不是我们想要的,我们更加希望对赋值后的变量做修改并不影响原始变量的值,如何实现呢?这里就需要介绍一下copy模块:

copy.copy() – 浅拷贝,重新分配内存,只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象;

copy.deepcopy() – 深拷贝,重新分配内存,拷贝对象及其所有子对象;

python浅拷贝和深拷贝的区别

1.浅拷贝copy()

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# !usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 _*-

"""

@Author:何以解忧

@Blog(个人博客地址): shuopython.com

@WeChat Official Account(微信公众号):猿说python

@Github:www.github.com

 

@File:python_copy.py

@Time:2019/10/27:25

 

@Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!

"""

 

import copy

spam = ['A', 'B', 'C', 'D']

# 使用浅拷贝

cheese = copy.copy(spam)

cheese[1] = 42

print(id(spam),spam)

print(id(cheese),cheese)

输出结果:

1

2

57205555 ['A', 'B', 'C', 'D']

57208888 ['A', 42, 'C', 'D']

2.深拷贝deepcopy()

1

2

3

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5

6

7

import copy

spam = ['A', 'B', 'C', 'D']

# 使用深拷贝

cheese = copy.deepcopy(spam)

cheese[1] = 42

print(id(spam),spam)

print(id(cheese),cheese)

输出结果:

1

2

57205555 ['A', 'B', 'C', 'D']

57208888 ['A', 42, 'C', 'D']

3.浅拷贝和深拷贝区别

对于常规的字典或者列表使用copy模块的深拷贝或者浅拷贝,两者并没有区别!如果字典或者列表中还有包含有子类的话,使用copy模块的深拷贝和浅拷贝的话,结果就大不相同了:

copy.copy() — 重新分配内存,只拷贝父对象,不会拷贝对象内部的子对象;

copy.deepcopy() — 重新分配内存,拷贝对象及其所有子对象;

示例代码如下:

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import copy

 

print("使用浅拷贝:")

spam = [['A','E'], 'B', 'C', 'D']

# 使用浅拷贝

cheese = copy.copy(spam)

cheese[0][0] = 42

print(id(spam),spam)

print(id(cheese),cheese)

print("***"*20)

 

print("使用深拷贝:")

spam = [['A','E'], 'B', 'C', 'D']

# 使用深拷贝

cheese = copy.deepcopy(spam)

cheese[0][0] = 42

print(id(spam),spam)

print(id(cheese),cheese)

输出结果:

1

2

3

4

5

6

7

使用浅拷贝:

2179653046408 [[42, 'E'], 'B', 'C', 'D']

2179653046920 [[42, 'E'], 'B', 'C', 'D']

************************************************************

使用深拷贝:

2179653086728 [['A', 'E'], 'B', 'C', 'D']

2179653046408 [[42, 'E'], 'B', 'C', 'D']

http://cxhlcq.com/article/dohhss.html

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