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Python详细讲解浅拷贝与深拷贝的使用

作者:Flyme awei

这篇文章主要介绍了Python中的深拷贝和浅拷贝,通过讲解Python中的浅拷贝和深拷贝的概念和背后的原理展开全文,需要的小伙伴可以参考一下

1.变量的赋值操作

只是多生成了一个变量,实际上还是指向同一个对象

# -*- coding: utf-8 -*-
class CPU:
    pass
class Disk:
    pass
class Computer:
    def __init__(self, cpu, disk):  # 给对象的实例属性进行初始化
        self.cpu = cpu
        self.disk = disk
# 变量的赋值
cp1 = Computer(cpu='CPU', disk='DISK')  # 创建CPU类的实例对象
cp2 = cp1  
# 变量的赋值,一个对象的实例采用两个变量存储,实际上还是指向一个对象
print(cp1, id(cp1))
print(cp2, id(cp2))

赋值(=),就是创建了对象的一个新的引用,修改其中任意一个变量都会影响到另一个。

2.浅拷贝

Python拷贝一般都是浅拷贝,拷贝时,对象包含的子对象内容不拷贝,因此,源对象与拷贝对象会引用同一个子对象

# -*- coding: utf-8 -*-
import copy
class CPU:
    pass
class Disk:
    pass
class Computer:
    def __init__(self, cpu, disk):  # 给对象的实例属性进行初始化
        self.cpu = cpu
        self.disk = disk
cpu = CPU()  # 创建一个 CPU 类的实例对象
disk = Disk()  # 创建一个Disk 类对象
computer = Computer(cpu, disk)  # 创建一个Computer类的实例对象
# 浅拷贝
print(cpu)
print(disk)
computer2 = copy.copy(computer)  # 子对象不拷贝
print(computer, computer.cpu, computer.disk)
print(computer2, computer2.cpu, computer2.disk)
# 类的浅拷贝:
# Python的拷贝一般都是浅拷贝,拷贝时,对象包含的子对象内容不拷贝
# 因此,源对象与拷贝对象会引用同一个子对象

浅拷贝:创建一个新的对象,但它包含的是对原始对象中包含项的引用

(如果用引用的方式修改其中一个对象,另外一个也会修改改变)

哪些是浅拷贝:

{1,完全切片方法;2,工厂函数,如list();3,copy模块的copy()函数}

3.深拷贝

使用copy模块的deepcopy函数,递归拷贝对象中包含的子对象,源对象和拷贝对象所有的子对象也不相同

# -*- coding: utf-8 -*-
import copy
class CPU:
    pass
class Disk:
    pass
class Computer:
    def __init__(self, cpu, disk):  # 给对象的实例属性进行初始化
        self.cpu = cpu
        self.disk = disk
cpu = CPU()  # 创建一个 CPU 对象
disk = Disk()  # 创建一个硬盘类对象
computer = Computer(cpu, disk)  # 创建一个计算机类对象
# 深拷贝
computer1 = copy.deepcopy(computer)
print(computer, computer.cpu, computer.disk)
print(computer1, computer1.cpu, computer1.disk)
# 类的深拷贝
# 使用copy模块的deepcopy函数,递归拷贝对象中包含的子对象
# 源对象和拷贝对象所有的子对象也不同

深拷贝:创建一个新的对象,并且递归的复制它所包含的对象。

修改其中一个,另外一个不会改变。因此,新对象和原对象没有任何关联。

例如:{copy模块的deepcopy()函数}

4.总结

最直观的理解就是:

1.浅拷贝,拷贝的程度浅,只拷贝原数据的首地址,然后通过原数据的首地址,去获取内容。

2.深拷贝,拷贝的程度深,自己新开辟了一块内存,将被拷贝内容全部拷贝过来了;

到此这篇关于Python详细讲解浅拷贝与深拷贝的使用的文章就介绍到这了,更多相关Python浅拷贝与深拷贝内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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