Python中深拷贝与浅拷贝的区别介绍
更新时间:2022年06月21日 15:18:53 作者:小旭2021
这篇文章介绍了Python中深拷贝与浅拷贝的区别,文中通过示例代码介绍的非常详细。对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
首先,我们知道 Python 中有6个标准的数据类型,他们又分为可以变和不可变。
不可变:Number(数字)、String(字符串)、Tuple(元组)。
可以变:List(列表)、Dictionary(字典)、Set(集合)。
浅拷贝
改变原始对象中为可变类型的元素的值,会同时影响拷贝对象。
改变原始对象中为不可变类型的元素的值,不会响拷贝对象。
代码演示
import copy #定义一个列表,其中第一个元素是可变类型。 list1 = [[1,2], 'fei', 66]; #进行浅copy list2 = copy.copy(list1); #对象地址是否相同。 print(id(list1)); print(id(list2)); #结果:不同 46177816 46177936 #第一个元素地址是否相同。 print(id(list1[0])); print(id(list2[0])); #结果:相同 46240432 46240432 #第二个元素地址是否相同。 print(id(list1[1])); print(id(list2[1])); #结果:相同 45547328 45547328 #改变第一个值,查看复制对象变化。 list1[0][0] = 2; print(list2); #结果:复制对象发生变化 [[2, 2], 'fei', 66] #改变第二个值,查看复制对象变化。 list1[1] = 'ge'; print(list2); #结果:复制对象没发生变了 [[2, 2], 'fei', 66]
深拷贝
深拷贝,除了顶层拷贝,还对子元素也进行了拷贝。
经过深拷贝后,原始对象和拷贝对象所有的可变元素地址都没有相同的了。
代码演示
import copy #定义一个列表,其中第一个元素是可变类型。 list1 = [[1,2], 'fei', 66]; #进行深copy list2 = copy.deepcopy(list1); #对象地址是否相同。 print(id(list1)); print(id(list2)); #结果:不同 46177816 46177936 #第一个元素地址是否相同。 print(id(list1[0])); print(id(list2[0])); #结果:不同 49123856 49588784 #第二个元素地址是否相同。 print(id(list1[1])); print(id(list2[1])); #结果:相同 45547328 45547328 #改变第一个值,查看复制对象变化。 list1[0][0] = 2; print(list2); #结果:复制对象没发生变了 [[1, 2], 'fei', 66] #改变第二个值,查看复制对象变化。 list1[1] = 'ge'; print(list2); #结果:复制对象没发生变了 [[1, 2], 'fei', 66]
到此这篇关于Python中深拷贝与浅拷贝的文章就介绍到这了。希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
浅谈tensorflow1.0 池化层(pooling)和全连接层(dense)
本篇文章主要介绍了浅谈tensorflow1.0 池化层(pooling)和全连接层(dense),小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2018-04-04
利用Python自制网页并实现一键自动生成探索性数据分析报告
这篇文章主要介绍了利用Python自制了网页并实现一键自动生成探索性数据分析报告,文章内容具有一定的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下2022-05-05


最新评论