Python中浅拷贝copy与深拷贝deepcopy的简单理解
作者:pygodnet
今天小编就为大家分享一篇关于Python中浅拷贝copy与深拷贝deepcopy的简单理解,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
以下是个人对Python深浅拷贝的通俗解释,易于绕开复杂的Python数据结构存储来进行理解!
- 高级语言中变量是对内存及其地址的抽象,Python的一切变量都是对象。
- 变量的存储采用了引用语义的方式,存储的只是一个变量的值所对应的地址信息。
- 变量的每一次初始化(赋值),即将新的内容的地址赋给变量。
- 复杂数据结构存储的是各个元素的值得存储位置。
- 进行增删改等操作时不改变数据本身的id,改变的各个元素的地址引用。
- 改变任何一个拥有相同id的变量时,其他相同id的变量也会相应改变。
- copy.copy(object),拷贝的是内嵌套结构的地址引用,当内嵌套结构发生变化时,浅拷贝相应的改变。
- copy.deepcopy(object),完全复制与变量相关的数据!跟别的操作不再有关系!
实例:
import copy li = [4,5] lts = [1,2,3,li] lt_copy= copy.copy(lts) lt_deepcopy = copy.deepcopy(lts) lts.append(6) lt_copy.append(7) print(lts,lt_copy) #输出[1, 2, 3, [4, 5], 6] [1, 2, 3, [4, 5], 7] li.append(8) #内部表格li插入 print(lts,lt_copy,lt_deepcopy) #输出[1, 2, 3, [4, 5, 8], 6] [1, 2, 3, [4, 5, 8], 7] [1, 2, 3, [4, 5]] #可以看到当对li操作时,lt_deepcopy不受影响!
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
您可能感兴趣的文章:
- python中浅复制copy与深复制deepcopy
- 图解Python中浅拷贝copy()和深拷贝deepcopy()的区别
- Python copy()与deepcopy()方法之间有什么区别
- python中list列表复制的几种方法(赋值、切片、copy(),deepcopy())
- Python 中的 copy()和deepcopy()
- Python-copy()与deepcopy()区别详解
- python中copy()与deepcopy()的区别小结
- 浅谈python中copy和deepcopy中的区别
- Python 拷贝对象(深拷贝deepcopy与浅拷贝copy)
- python中copy和deepcopy的使用区别