Python中浅拷贝copy与深拷贝deepcopy的简单理解

有些时候,我们需要一种危机,来激发我们自身的潜能,唤醒我们内心深处被掩藏已久的人生激情,来实现人生的最大价值。这一秒不放弃,下一秒就有希望!

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!

  1. 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。
  2. 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。
  3. 变量的每一次初始化(赋值),即将新的内容的地址赋给变量。
  4. 复杂数据结构存储的是各个元素的值得存储位置。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 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。
  8. 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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