Python中浅拷贝copy与深拷贝deepcopy的简单理解
更新时间：2018年10月26日 14:02:51 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
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