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  • python-列表copy函数

    2021-05-26 12:57:16
    列表的copy函数 1、copy函数的功能 将当前的列表复制一份相同的列表,新列表与旧列表内容相同,但内存空间不同 2、copy函数的用法 list.copy() -> 该函数无参数,返回一个一模一样的列表 示例: old_list ...
    
    '''
    列表的copy函数
        1、copy函数的功能
            将当前的列表复制一份相同的列表,新列表与旧列表内容相同,但内存空间不同
    
        2、copy函数的用法
            list.copy()  -> 该函数无参数,返回一个一模一样的列表
            示例:
            old_list = ['a','b','c']
            new_list = old_list.copy()
            print(new_list)
    
        3、copy函数与2次赋值的区别
            a =[1,2,3]
            b = a
            二次赋值的变量与原始变量享有相同的内存空间
            copy函数创建的新列表与原始列表不是一个内存空间,不享有数据变更
            copy函数在功能上属于浅拷贝
            浅拷贝的概念:通俗的说,我们有一个列表a,列表里面的元素还是列表,当我们拷贝初新列表b后,无论是a还是
            b的内部的列表中的数据发生了变化,相互之间都会受到影响,叫做浅拷贝。
            浅拷贝:只会对第一层的数据,进行拷贝,要进行更深层次,就不行
    '''
    print('浅拷贝:')
    a = [[1,2,3],[5,6,7]]
    print('a:',a)
    b = a.copy()
    print('b:',b)
    
    b[0].append(10)
    print('b:',b)
    
    print('a:',a)
    
    '''
        深拷贝含义:不仅对第一层数据,进行了copy,对深层的数据也进行copy,
        原始变量和新变量完完全全不共享数据,叫做深拷贝
    '''
    import copy
    print('深拷贝:')
    a = [[1,2,3],[4,5,6]]
    b = copy.deepcopy(a)
    
    print('*'*30)
    print('b',b)
    b[0].append(10)
    print('b:',b)
    print('a:',a)
    
    print('*'*40)
    old_list = ['python','diango','flask']
    
    new_list = old_list
    new_list.append('tornado')
    
    print(new_list)
    print(old_list)
    print(id(new_list),id(old_list))
    
    old_list.remove('tornado')
    print(new_list,old_list)
    
    # old_list.clear()
    # print(old_list,new_list)
    
    del new_list
    print(old_list)
    
    '''
    本题考查的是对深拷贝与浅拷贝的理解,深拷贝:与原始变量内存空间不相同,不共享数据。浅拷贝:浅拷贝是对最外层的数据创建一个新的内存空间来存储,而对内层的数据内存地址进行引用。所以C选项正确。
    
    深拷贝内存空间不同,不共享数据;浅拷贝是对最外层的数据创建一个新的内存空间来存储,而对内层的内存地址进行引用
    
    
    '''
    
    print('*'*50)
    old_list_copy = ['python','diango','flask']
    new_list_copy = old_list_copy.copy()
    print(old_list_copy,new_list_copy)
    new_list_copy.append('tornado_copy')
    print(old_list_copy,new_list_copy)
    print(id(old_list_copy),id(new_list_copy))
    
    
    
    text = [4,9]
    content = text.copy()
    text.append(13)
    content.append([5,10])
    print(content)
    
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  • python怎样copy对象

    千次阅读 2020-12-29 08:46:55
    copy.copy 浅拷贝 仅仅拷贝父对象,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例如import copya = [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 #...

    copy.copy 浅拷贝 仅仅拷贝父对象,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

    例如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 #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) #改动对象a

    a[4].append('c') #改动对象a中的['a', 'b']列表子对象

    print 'a = ', a

    print 'b = ', b

    print 'c = ', c

    print 'd = ', d

    执行结果a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]

    b = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]

    c = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]

    d = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]

    e = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]

    分析

    b是a的一个引用。两者指向的对象同样,打印结果必定同样。c仅仅拷贝了a的中的父对象。对于a中嵌套的子对象列表并没有拷贝,所以c中的1,2,3,4是拷贝得到的副本,属于自己的,但嵌套的子对象列表还是a原来的。d的话,因为是深拷贝,所以子对象父对象都是拷贝生产的新的副本。全然不所原来a的影响。至于e,分片操作的效果等价于浅拷贝,结果和c同样。

    以下以列表为例,看看函数參数传递和返回值中,是怎样进行引用传递的:#coding=utf-8

    def ggg():

    l = [1, 2, 3] #局部变量

    print 'local var ', l

    return l

    def fff(l):

    l.append(100)

    l[2].append('c')

    print "global var ", l #全局变量

    return l

    a = ggg()

    print a

    a.append(10)

    print a

    ggg()

    print '\n\n'

    a = [1, 2, ['a', 'b'], 3]

    b = fff(a)

    print a

    b.append(1000)

    print b

    print a

    执行结果local var [1, 2, 3]

    [1, 2, 3]

    [1, 2, 3, 10]

    local var [1, 2, 3]

    global var [1, 2, ['a', 'b', 'c'], 3, 100]

    [1, 2, ['a', 'b', 'c'], 3, 100]

    [1, 2, ['a', 'b', 'c'], 3, 100, 1000]

    [1, 2, ['a', 'b', 'c'], 3, 100, 1000]

    a接受函数ggg返回的局部变量。但改动a后第二次调用函数ggg,ggg内的局部变量l并没有受到影响,课件ggg返回局部变量时是拷贝传递,就像C++中的一样:函数不可能返回局部变量的引用,由于局部变量保存在函数的栈空间中,函数调用结束后,栈被销毁。不能够对局部变量进行引用了。

    将a传递给函数fff后。a被改变了。说明进行了引用传递;函数fff的返回值赋给b。对b的改动也会影响到a,说明返回值也是进行的引用传递(只是这里返回的可不是局部变量了)。

    另外,字典还有自己的copy方法。但没有deepcopy方法。其copy方法和上面的copy模块中的copy方法一样,也是实现的浅拷贝。

    另一点:对于一般变量,假设想达到引用传递的效果,怎么办呢?python标准库中并没有提供类似C++中专门的引用或指针的机制,要实现函数内部对传入变量的改动有两种途径:

    1、通过函数返回值又一次赋值变量。

    2、将变量封装在列表中在传给函数。

    最后一点:把一个类的对象传递给函数的时候,类似引用传递,在函数内部改动类的变量。会真正改变其值。见下例:class TestClass(object):

    val1 = 100 #类变量

    def __init__(self):

    self.val2 = 200 #成员变量

    def change(obj):

    obj.val2 = 5555

    obj.val1 = 6666

    if __name__ == '__main__':

    inst0 = TestClass()

    print '$$$ ',inst0.val1 #100

    print '$$$ ',inst0.val2 #200

    change(inst0)

    print '*** ',inst0.val1 #6666

    print '*** ',inst0.val2 #5555

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  • copy.copy()函数用法

    千次阅读 2021-03-17 01:10:05
    b = copy.copy(a)copy.copy这个函数结果会因为是可变或者不可变导致结果不同只能拷贝一层。根据类型有关。如果是列表(可变类型),深拷贝。如果是元组(不可变)浅拷贝如果里面还有嵌套的对象,浅拷贝import copya = [1...

    b = copy.copy(a)

    copy.copy这个函数结果会因为是可变或者不可变导致结果不同

    只能拷贝一层。根据类型有关。如果是列表(可变类型),深拷贝。如果是元组(不可变)浅拷贝

    如果里面还有嵌套的对象,浅拷贝

    import copy

    a = [1,2,3,4]

    #相当于深拷贝

    b = copy.copy(a)

    print(id(a))

    print(id(b))

    a.append(5)

    print(a)

    print(b)

    运行结果:

    18904264

    18489224

    [1, 2, 3, 4, 5]

    [1, 2, 3, 4]

    import copy

    a = (1,2,3,4)

    #相当于浅拷贝

    b = copy.copy(a)

    print(id(a))

    print(id(b))

    运行结果:

    18713160

    18713160

    import copy

    a = [11,22,33]

    b = [44,55,66]

    c = [a,b]

    d = copy.copy(c)

    print(id(c))

    print(id(d))

    print(c)

    print(d)

    a.append(120)

    #c[0].append(120)

    print(c)

    print(d)

    运行结果:

    18772104

    7561416

    [[11, 22, 33], [44, 55, 66]]

    [[11, 22, 33], [44, 55, 66]]

    [[11, 22, 33, 120], [44, 55, 66]]

    [[11, 22, 33, 120], [44, 55, 66]]

    import copy

    a = [11,22,33]

    b = [44,55,66]

    c = (a,b)

    d = copy.copy(c)

    print(id(c))

    print(id(d))

    print(c)

    print(d)

    a.append(120)

    #c[0].append(120)

    print(c)

    print(d)

    运行结果:

    10951368

    10951368

    ([11, 22, 33], [44, 55, 66])

    ([11, 22, 33], [44, 55, 66])

    ([11, 22, 33, 120], [44, 55, 66])

    ([11, 22, 33, 120], [44, 55, 66])

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  • Python列表的copy函数

    2021-08-01 18:44:40
    目录 copy的功能 ...该函数无参数,返回一个一模一样的列表 In [52]: old_list = [ 'a', 'b', 'c' ] In [53]: new_list = old_list.copy( ) In [54]: print(new_list) [ 'a' , 'b', 'c'] copy与二次赋

    目录

    • copy的功能
    • copy的用法
    • copy 与2次赋值的区别

    copy功能

    • 将当前的列表复制一份相同的列表,新列表与旧列表内容相同,但内存空间不同

    用法copy

    • 用法: list.copy() ->该函数无参数,返回一个一模一样的列表
    In [52]: old_list = [ 'a', 'b', 'c' ]
    In [53]: new_list = old_list.copy( )
    In [54]: print(new_list)
    [ 'a' , 'b', 'c']
    

    copy与二次赋值的区别

    • a = [1,2,3]
    • b = a
    • 二次赋值的变量与原始变量享有相同内存空间
    • copy函数创建的新列表与原始列表不是一个内存空间,不同享数据变更
    • copy属于浅拷贝
    a = [1, 2, 3]
    b= a.copy()
    b.append(4)
    b
    [1,2,3,4]
    a
    [1,2,3]
    

    浅拷贝

    • 通俗的说,我们有一个列表a,列表里的元素还是列表,当我们拷贝出新列表b后,无论是a还是b的内部的列表中的数据发生了变化后,相互之间都会受到影响
    • 只能对数据结构的第一层数据进行拷贝,如果数据结构里有更深层的数据,则无法进行拷贝。深层的数据原始变量与新变量是共享的,发生变化也是共享的
    a = [[1, 2, 3], [5, 6, 7]]
    b=a.copy()
    b
    [ [1, 2, 3], [5, 6, 7]]
    b[0].append(10)
    b
    [[1, 2, 3, 10], [5, 6, 7]]
    a
    [[1, 2, 3, 10], [5, 6, 7]]
    

    深拷贝

    • 不仅对第一层数据进行了copy ,对深层的数据也进行copy,原始变量和新变量完完全全不共享数据
    a = [[1, 2, 3], [5, 6, 7]]
    b=a.deepcopy()
    b
    [ [1, 2, 3], [5, 6, 7]]
    b[0].append(10)
    b
    [[1, 2, 3, 10], [5, 6, 7]]
    a
    [[1, 2, 3,], [5, 6, 7]]
    

    实战

    # coding:utf-8
    
    # 使用二次赋值
    old_list = ['python', 'django', 'flask']
    
    new_list = old_list
    new_list.append('tornado')
    
    print(new_list)
    print(old_list)
    print(id(new_list), id(old_list))
    
    old_list.remove('tornado')
    print(new_list, old_list)
    
    old_list.clear()
    print(new_list, old_list)
    
    del new_list
    print(old_list)
    
    ## 使用copy
    old_list_copy = ['python', 'django', 'flask']
    new_list_copy = old_list_copy.copy()
    new_list_copy.append('tornado_copy')
    print(old_list_copy, new_list_copy)
    print(id(old_list_copy), id(new_list_copy))
    
    ['python', 'django', 'flask', 'tornado']
    ['python', 'django', 'flask', 'tornado']
    2531827380928 2531827380928
    ['python', 'django', 'flask'] ['python', 'django', 'flask']
    [] []
    []
    ['python', 'django', 'flask'] ['python', 'django', 'flask', 'tornado_copy']
    2531831877184 2531831877248
    
    Process finished with exit code 0
    
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