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  • python赋值浅拷贝和深拷贝区别 1.赋值: 只是复制了新对象的引用,不会开辟新的内存空间。 2.浅拷贝: 创建新对象,其内容是原对象的引用。 浅拷贝有三种形式:切片操作,工厂函数,copy模块中的copy函数。 如: ...

    python赋值、浅拷贝和深拷贝区别

    1.赋值: 只是复制了新对象的引用,不会开辟新的内存空间。
    2.浅拷贝: 创建新对象,其内容是原对象的引用。
    浅拷贝有三种形式:切片操作,工厂函数,copy模块中的copy函数。
    如: lst = [1,2,3,[4,5]]
    切片操作:lst1 = lst[:] 或者 lst1 = [each for each in lst]
    工厂函数:lst1 = list(lst)
    copy函数:lst1 = copy.copy(lst)
    浅拷贝之所以称为浅拷贝,是它仅仅只拷贝了一层,在lst中有一个嵌套的list[4,5],如果我们修改了它,情况就不一样了。
    3.深拷贝:只有一种形式,copy模块中的deepcopy函数。
    和浅拷贝对应,深拷贝拷贝了对象的所有元素,包括多层嵌套的元素。
    深拷贝出来的对象是一个全新的对象,不再与原来的对象有任何关联。

    • 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
    import copy
    a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
    b = a
    c = copy.copy(a)
    d = copy.deepcopy(a)
    
    • a是一个列表,列表内部元素a[3]也是列表(是一个内部子对象)
    • b是对a列表的又一个引用,所以a、b是完全相同的,id(a) == id(b)可以验证
    • c是浅拷贝
    • d是深拷贝,通过id(c)id(d)可以发现他们不相同,且与id(a)也不相同
    print(id(a))  # 2367846030920
    print(id(b))  # 2367846030920
    print(id(c))  # 2367846072648
    print(id(d))  # 2367846065864
    
    • 改变a列表
    a.append(4)  # 操作1
    a[3].append('python')  # 操作2
    
    print(a)
    print(b)
    print(c)
    print(d)
    
    • 打印结果
    [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'python'], 4]  # a
    [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'python'], 4]  # b
    [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'python']]  # c
    [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]  # d
    
    • 很容易发现a、b受到操作1、2的影响,c只受到操作2的影响,d不受到影响。
    • a、b结果相同很好理解,b拷贝了a对应列表的引用
    • c是浅拷贝,只拷贝了父对象,因此子对象中['a', 'b', 'c', 'python']改变时会影响到c
    • d是深拷贝,完全不受到a的影响

    简结

    1、copy.copy() 浅拷贝,只拷贝父对象,不会拷贝对象内部的子对象,内部子对象只是拷贝引用
    2、copy.deepcopy() 深拷贝,拷贝对象及其子对象

    浅拷贝只是拷贝的是原对象元素的引用,意思是,浅拷贝产生的对象本身是新的,但是它的内容不是新的,只是对原来对象的一个引用

    aList=[[1, 2], 3, 4]
    bList = aList[:] #利用切片完成一次浅拷贝
    id(aList)
    3084416588L
    id(bList)
    3084418156L
    aList[0][0] = 5
    aList
    [[5, 2], 3, 4]
    bList
    [[5, 2], 3, 4]
    

    可以看到,浅拷贝产生了一个新的对象bList,但是bList的内容确实对aList的引用,所以改变aList中值的时候,bList的值也跟着变化了
    但是有点需要特别提醒的,如果对象本身是不可变的,那么浅拷贝时也会产生两个值,见这个例子

    aList = [1, 2]
    bList = aList[:]
    bList
    [1, 2]
    aList
    [1, 2]
    aList[1]=111
    aList
    [1, 111]
    bList
    [1, 2]
    

    为什么bList的第二个元素没有变成111呢?因为数字在python中是不可变类型!!
    这个顺便回顾下Python标准类型的分类:
    可变类型: 列表,字典
    不可变类型:数字,字符串,元组
    理解了浅拷贝,深拷贝是什么自然就很清楚了。
    python中有一个模块copy,deepcopy函数用于深拷贝,copy函数用于浅拷贝。
    最后,对象的赋值是深拷贝还是浅拷贝?
    对象赋值实际上是简单的对象引用

    展开全文
  • 直接赋值:其实就是对象的引用(别名) 浅拷贝(copy):拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。...(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=alis.

    https://www.runoob.com/w3cnote/python-understanding-dict-copy-shallow-or-deep.html

    • 直接赋值:其实就是对象的引用(别名)
    • 浅拷贝(copy):拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。

    • 深拷贝(deepcopy): copy 模块的 deepcopy 方法,完全拷贝了父对象及其子对象。

    • 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

    (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,没有拷贝子对象,所以原始数据改变,子对象会改变

    >>> 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,包含对象里面的自对象的拷贝,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

     

     

    2. python的复制,深拷贝和浅拷贝的背景与意义?

      不像matlab一样,比如b=a,就是单纯用a给b赋值,之后a怎么变,b不会变化。c语言也是一样。

    如果想a怎么变,b就怎么变,c语言里就提出了引用的概念,相当于别名了。

    example:

    int a; int &ra=a; //定义引用ra,它是变量a的引用,即别名

    okay!这篇文章有详解浅拷贝与深拷贝的本质原因:重新开辟内存来存储

    https://www.jianshu.com/p/9ed9b5ce7bb0

    https://baijiahao.baidu.com/s?id=1627356407968660842&wfr=spider&for=pc 

    这篇文章提出pythond的这个设计可以防止数据篡改,或者灵活改变

     

       在Python中,对对象有一种很通俗的说法,万物皆对象。说的就是构造的任何数据类型都是一个对象,无论是数字、字符串、还是函数,甚至是模块、Python都对当做对象处理。

    所有Python对象都拥有三个属性:身份、类型、值

    
     
    1. name="Li J"

    2. print(type(name))

    3. print(id(name))

    4. print(name)

    5.  
    6. #输出:

    7. #<type 'str'>

    8. #140334394101408

    9. #Li J

         可变与不可变对象

        在Python中,按更新对象的方式,可以将对象分为2大类:可变对象与不可变对象。

       可变对象: 列表、字典、集合。所谓可变是指可变对象的值可变,身份是不变的。

         不可变对象:数字、字符串、元组。不可变对象就是对象的身份和值都不可变。新创建的对象被关联到原来的变量名,旧对象被丢弃,垃圾回收器会在适当的时机回收这些对象。

    
     
    1. var1="python" #字符串类型是不可变的

    2. print(id(var1))

    3. var1="java"

    4. print(id(var1))

    5.  
    6. a=[3,4] #list是可变的,

    7. print(id(a))

    8. a.append(3)

    9. print(id(a))

    10.  
    11. #输出结果:

    12. 140591145210096

    13. 140591145211632

    14. 140590909362688

    15. 140590909362688

     

    引用

         在Python程序中,每个对象都会在内存中申请开辟一块空间来保存该对象,该对象在内存中所在位置的地址被称为引用。在开发程序时,所定义的变量名实际就对象的地址引用。

         引用实际就是内存中的一个数字地址编号,在使用对象时,只要知道这个对象的地址,就可以操作这个对象,但是因为这个数字地址不方便在开发时使用和记忆,所以使用变量名的形式来代替对象的数字地址。在Python中,变量就是地址的一种表示形式,并不开辟开辟存储空间。

          就像 IP 地址,在访问网站时,实际都是通过 IP 地址来确定主机,而 IP 地址不方便记忆,所以使用域名来代替 IP 地址,在使用域名访问网站时,域名被解析成 IP 地址来使用。

    通过一个例子来说明变量和变量指向的引用就是一个东西:

    
     
    1. b=18

    2. print(id(b))

    3. print(id(18))

    4.  
    5. 输出:

    6. 29413312

    7. 29413312

          

    浅拷贝:

    
     
    1. print("浅拷贝:")

    2. import copy

    3. b=[1,2,3,4,5]

    4. print("id b:",id(b))

    5. h=copy.copy(b)

    6. print("id h",id(h))

    7. print(h)

    8. h.append(6)

    9. print(h)

    10. print("id h",id(h))

    11. print(b) #浅拷贝新的列表h改变了,原来的b没变。

    12.  
    13. b[1]='n' #列表元素改变后,新的列表也没变

    14. print(h)

    15.  
    16. 输出:

    17. 浅拷贝:

    18. ('id b:', 140165805110552)

    19. ('id h', 140165805110480)

    20. [1, 2, 3, 4, 5]

    21. [1, 2, 3, 4, 5, 6]

    22. ('id h', 140165805110480)

    23. [1, 2, 3, 4, 5]

    24. [1, 2, 3, 4, 5, 6]

    
     
    1. a = [1, 2]

    2. l1 = [3, 4, a]

    3. l2 = copy.copy(l1)

    4. print(l1)

    5. print(l2)

    6. print(id(l1))

    7. print(id(l2))

    8. a[0] = 11

    9.  
    10. print(id(l1))

    11. print(id(l2))

    12. print(l1)

    13. print(l2)

    14. 输出:

    15. [3, 4, [1, 2]]

    16. [3, 4, [1, 2]]

    17. 140624327425704

    18. 140624326197400

    19. 140624327425704

    20. 140624326197400

    21. [3, 4, [11, 2]]

    22. [3, 4, [11, 2]]

     

     

       可以看出浅拷贝,相当于只拷贝了一层,到a那里,a变化了,其值也就变化了。

        Python中有多种方式实现浅拷贝,copy模块的copy函数、对象的copy函数、工厂方法、切片等;大多数情况下,编写程序时都是使用浅拷贝,除非有特定的需求;浅拷贝的优点:拷贝速度快,占用空间少,拷贝效率高

       深拷贝

    区别于浅拷贝只拷贝顶层引用,深拷贝会逐层进行拷贝,直到拷贝的所有引用都是不可变引用为止。

    
     
    1. a = [1, 2]

    2. l1 = [3, 4, a]

    3. l2 = copy.deepcopy(l1)

    4. print(l1)

    5. print(l2)

    6. print(id(l1))

    7. print(id(l2))

    8. a[0] = 11

    9.  
    10. print(id(l1))

    11. print(id(l2))

    12. print(l1)

    13. print(l2)

    14.  
    15. 输出:

    16. [3, 4, [1, 2]]

    17. [3, 4, [1, 2]]

    18. 140673014398488

    19. 140672779715720

    20. 140673014398488

    21. 140672779715720

    22. [3, 4, [11, 2]]

    23. [3, 4, [1, 2]]

     

    为什么Python默认的拷贝方式是浅拷贝?

    时间角度:浅拷贝花费时间更少;

    空间角度:浅拷贝花费内存更少;

    效率角度:浅拷贝只拷贝顶层数据,一般情况下比深拷贝效率高。

     

     

    参考文献

    https://blog.csdn.net/weixin_45081575/article/details/104603779

    https://www.jianshu.com/p/9ed9b5ce7bb0

    https://baijiahao.baidu.com/s?id=1627356407968660842&wfr=spider&for=pc 

     

    展开全文
  • 直接赋值浅拷贝和深拷贝,这三种拷贝对象的操作之间还是有许多的区别。Python语言的版本为2.7,在Pycharm中进行实验。 一、直接赋值 用下面的代码来实验: 1 origin = [1, "string", [1, 3, 5]] 2 ...

    初学Python,和C++还是有许多不同。直接赋值、浅拷贝和深拷贝,这三种拷贝对象的操作之间还是有许多的区别。Python语言的版本为2.7,在Pycharm中进行实验。

    一、直接赋值

    用下面的代码来实验:

    复制代码
     1 origin = [1, "string", [1, 3, 5]]
     2 Copy = origin
     3 print Copy
     4 print id(origin), id(Copy)
     5 Copy[0] = 5
     6 print origin, Copy
     7 Copy[1] = "changed"
     8 print origin, Copy
     9 Copy[2][0] = 111
    10 print origin, Copy
    11 print id(origin), id(Copy)
    复制代码

    运行的结果如下:

    [1, 'string', [1, 3, 5]]
    38994824 38994824
    [5, 'string', [1, 3, 5]] [5, 'string', [1, 3, 5]]
    [5, 'changed', [1, 3, 5]] [5, 'changed', [1, 3, 5]]
    [5, 'changed', [111, 3, 5]] [5, 'changed', [111, 3, 5]]
    38994824 38994824

    可见,直接赋值的新变量完完全全就是一个原对象的引用,任何对复制对象的引用都会影响到原对象。

    二、浅拷贝

    用相同的代码来测试,仅仅把拷贝方式改成了copy.copy():

    复制代码
     1 import copy
     2 origin = [1, "string", [1, 3, 5]]
     3 Copy = copy.copy(origin)
     4 print Copy
     5 print id(origin), id(Copy)
     6 Copy[0] = 5
     7 print origin, Copy
     8 Copy[1] = "changed"
     9 print origin, Copy
    10 Copy[2][0] = 111
    11 print origin, Copy
    12 print id(origin), id(Copy)
    复制代码

    运行的结果如下:

    [1, 'string', [1, 3, 5]]
    39453768 39510280
    [1, 'string', [1, 3, 5]] [5, 'string', [1, 3, 5]]
    [1, 'string', [1, 3, 5]] [5, 'changed', [1, 3, 5]]
    [1, 'string', [111, 3, 5]] [5, 'changed', [111, 3, 5]]
    39453768 39510280

    这次可以发现,两个对象指向的内存并不相同,也就是说,浅拷贝的对象是一个新的对象。另外,可以发现,对新对象的元素进行替换并不会影响到原对象,而对子对象——列表的修改会影响到原对象。

    三、深拷贝

    同样,只是把拷贝方式换成copy.deepcopy():

    复制代码
     1 import copy
     2 origin = [1, "string", [1, 3, 5]]
     3 Copy = copy.deepcopy(origin)
     4 print Copy
     5 print id(origin), id(Copy)
     6 Copy[0] = 5
     7 print origin, Copy
     8 Copy[1] = "changed"
     9 print origin, Copy
    10 Copy[2][0] = 111
    11 print origin, Copy
    12 print id(origin), id(Copy)
    复制代码

    结果如下:

    [1, 'string', [1, 3, 5]]
    39978056 39994504
    [1, 'string', [1, 3, 5]] [5, 'string', [1, 3, 5]]
    [1, 'string', [1, 3, 5]] [5, 'changed', [1, 3, 5]]
    [1, 'string', [1, 3, 5]] [5, 'changed', [111, 3, 5]]
    39978056 39994504

    同样,两个对象指向的内存位置并不相同,说明创建了新对象。此外,新对象的任何改动都不影响到原有的对象。

    结论:

    (1)直接赋值是一个完完全全的引用,对新变量的任何改动都会影响到原对象。

    (2)浅拷贝创建了新的对象,但是只拷贝了序列的元素,对于元素也是一个序列的情况(即子对象),只复制了对这个序列的引用!

    (3)深拷贝是完完全全的拷贝,把原对象完整地拷贝到了新对象中。

     

     

    实际上,可以更形象的举个栗子:

    浅拷贝:

      a = [1.1, 2.2]   # a = [1.1, 2.2]
      b = [1, 2, a]   # b = [1, 2, [1.1, 2.2]]
      c = b.copy()  # c = [1, 2, [1.1, 2,2]]
      a[0] = 1.123
      b =  [1, 2, [1.123, 2.2]]
      c =  [1, 2, [1.123, 2.2]]

    内存中的指向是这样的,如下图:

    深拷贝:
      注:使用deepcoyp前需要导入copy模块。
      Import copy # 导入copy模块
      a = [1.1, 2.2]   # a = [1.1, 2.2]
      b = [1, 2, a]   # b = [1, 2, [1.1, 2.2]]
      c = b.deepcopy()  # c = [1, 2, [1.1, 2,2]]
      a[0] = 1.123
      b =  [1, 2, [1.123, 2.2]]
      c =  [1, 2, [1.1, 2.2]]

    内存中的指向是这样的,如下图:

     

     浅拷贝有什么应用场景?

    浅拷贝对于创建联合账号有用,如夫妻共同的银行账号。

    import copy
    unionID = ['username', ['money', 500]]
    husband = unionID[:]
    wife = copy.copy(unionID)
    husband[0] = 'liming'
    wife[0] = 'hanmeimei'
    print('-----原始账户-----')
    print(husband)
    print(wife)
    print('-----修改husband-----')
    husband[1][1] = 600
    print(husband)
    print(wife)
    print('------修改wife------')
    wife[1][1] = 1000
    print(husband)
    print(wife)

     


    -----原始账户-----
    ['liming', ['money', 500]]
    ['hanmeimei', ['money', 500]]
    -----修改husband-----
    ['liming', ['money', 600]]
    ['hanmeimei', ['money', 600]]
    ------修改wife------
    ['liming', ['money', 1000]]
    ['hanmeimei', ['money', 1000]]

    转载于:https://www.cnblogs.com/mexh/p/9814781.html

    展开全文
  • ...赋值浅拷贝和深度拷贝 赋值:是对象的引用 浅拷贝(copy):拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象 深拷贝(deepcopy): copy 模块的 deepcopy 方法,完全拷贝了父对象及其子对象。 拷贝...

    前言:
    在创建二维数组时,遇到了list * n—>n shallow copies of list concatenated, n个list的浅拷贝的连接的情况

    赋值、浅拷贝和深度拷贝

    • 赋值:是对象的引用
    • 浅拷贝(copy):拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象
    • 深拷贝(deepcopy): copy 模块的 deepcopy 方法,完全拷贝了父对象及其子对象。
    • 拷贝即是开辟一块新的内存空间,把被拷贝对象中的值复制过去

    注意:

    • 我们寻常意义的赋值就是深copy,即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。
    • 而浅拷贝并不会产生一个独立的对象单独存在,他只是将原有的数据块打上一个新标签,所以当其中一个标签被改变的时候,数据块就会发生变化,另一个标签也会随之改变。

    • 对于简单的 object,用 shallow copy(浅拷贝) 和 deep copy(深拷贝) 没区别
    • 对于复杂的 object, 如 list 中套着 list 的情况,shallow copy 中的 子list,并未从原 object 真的「独立」出来。也就是说,如果你改变原 object 的子 list 中的一个元素,你的 copy 就会跟着一起变。这跟我们直觉上对「复制」的理解不同。
    • ps:何为简单的 object、复杂的object,暂时未找到合适的定义。那就从实例出发吧

    简单的 object的实例说明:

    import copy
    a = [1, 2, 3]
    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
    print '第一次输出:', a, b, c, d
    a[0] = 0               # 修改对象
    print '第二次输出:', a, b, c, d

    输出结果:

    第一次输出: [1, 2, 3] [1, 2, 3] [1, 2, 3] [1, 2, 3]
    第二次输出: [0, 2, 3] [0, 2, 3] [1, 2, 3] [1, 2, 3]

    可以验证->对于简单的 object,用 shallow copy(浅拷贝) 和 deep copy(深拷贝) 没区别。
    c,d在拷贝时,开辟了一片新的内存空间,所以即便a发生变化,也不会影响c,d。

    复杂的 object的实例说明:

    a2 = [1, 2, [3, 4]]
    b2 = a2
    c2 = copy.copy(a2)
    d2 = copy.deepcopy(a2)
    print '第一次输出:', a2, b2, c2, d2
    a2[0] = 0
    print '第二次输出:', a2, b2, c2, d2
    a2[2].append(5)
    print '第三次输出:', a2, b2, c2, d2

    输出结果为:

    第一次输出: [1, 2, [3, 4]] [1, 2, [3, 4]] [1, 2, [3, 4]] [1, 2, [3, 4]]
    第二次输出: [0, 2, [3, 4]] [0, 2, [3, 4]] [1, 2, [3, 4]] [1, 2, [3, 4]]
    第三次输出: [0, 2, [3, 4, 5]] [0, 2, [3, 4, 5]] [1, 2, [3, 4, 5]] [1, 2, [3, 4]]

    ps:参考链接
    http://blog.csdn.net/qq_32907349/article/details/52190796

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  • python 赋值浅拷贝

    2020-04-19 22:03:52
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