Python中的深拷贝和浅拷贝详解

要说清楚Python中的深浅拷贝，需要搞清楚下面一系列概念:
变量-引用-对象(可变对象，不可变对象)-切片-拷贝(浅拷贝，深拷贝)

【变量-对象-引用】

在Python中一切都是对象，比如说:3, 3.14, 'Hello', [1,2,3,4],{'a':1}......

甚至连type其本身都是对象，type对象
Python中变量与C/C++/Java中不同，它是指对象的引用，Python是动态类型，程序运行时候，会根据对象的类型
来确认变量到底是什么类型。

单独赋值： 比如说：

代码如下:

>>> a = 3

在运行a=3后，变量a变成了对象3的一个引用。在内部，变量事实上是到对象内存空间的一个指针

因为Python的变量不过是对象的引用，或指向对象的指针，因此在程序中可以经常改变变量引用

代码如下:

>>> x = 42      #变量绑定到整型对象
>>> x = 'Hello' #现在又成了字符串
>>> x = [1,2,3] #现在又成了列表

专业表述如下:

变量是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接的空间
对象是被分配的一块内存，存储其所代表的值
引用是自动形成的从变量到对象的指针
特别注意: 类型属于对象，不是变量
比如像刚才的a=3, 整数对象3包含了两重信息
1.值为3
2.一个头部信息：告诉Pthyon，这是个整数对象[相当于一个指向int的指针]

共享引用: 比如说：

代码如下:

>>> a = 3
>>> b = a

在运行赋值语句b = a之后，变量a和变量b指向了同一个对象的内存空间.

从上图可以看到，a和b，其id完全一样，指向同一个整数对象3，或者说同一块内存

如果删掉a后, 不会影响b

拷贝概念的引入就是针对:可变对象的共享引用潜在的副作用而提出的.
【可变对象-不可变对象】
在Python中不可变对象指：一旦创建就不可修改的对象，包括字符串，元祖，数字
在Python中可变对象是指：可以修改的对象，包括：列表、字典
上面说的a,b都是整数，整数是不可变对象，如果是可变对象的话，就是另外一回事了。

代码如下:

>>> L1 = [2,3,4]      #L1变量指向的是一个可变对象:列表 
>>> L2 = L1           #将L1值赋给L2后，两者共享引用同一个列表对象[1,2,3,4] 
>>> L1[0] = 200       #因为列表可变，改变L1中第一个元素的值 
>>> L1; L2            #改变后，L1，L2同时改变，因为对象本身值变了 
[200, 3, 4] 
[200, 3, 4]

如果不想改变列表L2的值，有两种方法:切片 和 copy模块

代码如下:

>>> L1 = [2,3,4]  
>>> L2 = L1 
>>> id(L1);id(L2)     #共享引用一个可变对象 
45811784L 
45811784L 
>>> L2 = L1[:]        #切片操作 
>>> id(L1);id(L2)     #切片后，对象就不一样了 
45811784L 
45806920L 
>>> L1[0] = 200 
>>> L1;L2             #L1发生改变，L2没有变化 
[200, 3, 4] 
[2,   3, 4]

【拷贝】
1. 切片技术应用于所有的序列，包括：列表、字符串、元祖
   >>>但切片不能应用于字典。对字典只能使用D.copy()方法或D.deepcopy()方法.

2. 深浅拷贝，即可用于序列，也可用于字典

代码如下:

>>> import copy
   >>> X = copy.copy(Y)      #浅拷贝：只拷贝顶级的对象，或者说：父级对象
   >>> X = copy.deepcopy(Y)  #深拷贝：拷贝所有对象，顶级对象及其嵌套对象。或者说：父级对象及其子对象

如果字典只有顶级对象:

如果字典中嵌套对象:

【结论】

深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间
如果源对象只有一级目录的话，源做任何改动，不影响深浅拷贝对象
如果源对象不止一级目录的话，源做任何改动，都要影响浅拷贝，但不影响深拷贝
序列对象的切片其实是浅拷贝，即只拷贝顶级的对象

赞 (0)

相关推荐

  • Python 拷贝对象（深拷贝deepcopy与浅拷贝copy）

    Python 拷贝对象（深拷贝deepcopy与浅拷贝copy）

    1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象.2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象一个很好的例子: Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware) http://www.CodeHighlighter.com/ -->import copya = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]  #原始对象b = a  #赋值,传对象的引用c = copy.c

  • Python中的复制操作及copy模块中的浅拷贝与深拷贝方法

    程序中常常需要复制一个对象, 按思路应该是这样的 a = [1, 2, 3] b = a # [1, 2, 3] print b 已经复制好了,但是现在得改变一下第一个元素的值把它改成5 b[0] = 5 # [5, 2, 3] print b # [5, 2, 3] print a 我改变了b的第一个元素的值,但是a的值也改变了,这是因为python中的=是引用.a和b指向的是相同的列表,所以改变列表会出现以上的结果. 解决方法是切片操作 a = [1, 2, 3] b = a[:] b[0]

  • Python浅拷贝与深拷贝用法实例

    本文实例讲述了Python浅拷贝与深拷贝用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: >>> person=['name',['savings',100]] >>> hubby=person[:] >>> wifey=list(person) >>> [id(x) for x in person,hubby,wifey] [3074051788L, 3074061740L, 3074061996L] >>> [id(y

  • 深入理解python中的浅拷贝和深拷贝

    深入理解python中的浅拷贝和深拷贝

    在讲什么是深浅拷贝之前,我们先来看这样一个现象: a = ['scolia', 123, [], ] b = a[:] b[2].append(666) print a print b 为什么我只对b进行修改,却影响到了a呢?看过我在之前的文章中就说过:序列中保存的都是内存的引用. 所以,当我们通过b去修改里面的空列表的时候,其实就是修改内存中的同一个对象,所以会影响到a. a = ['scolia', 123, [], ] b = a[:] print id(a), id(a[0]), id(

  • Python对象的深拷贝和浅拷贝详解

    本文内容是在<Python核心编程2>上看到的,感觉很有用便写出来,给大家参考参考! 浅拷贝 首先我们使用两种方式来拷贝对象,一种是切片,另外一种是工厂方法.然后使用id函数来看看它们的标示符 复制代码 代码如下: # encoding=UTF-8   obj = ['name',['age',18]] a=obj[:] b=list(obj) for x in obj,a,b:     print id(x)   35217032 35227912 29943304 他们的id都不同,按照正

  • 浅谈Python浅拷贝、深拷贝及引用机制

    浅谈Python浅拷贝、深拷贝及引用机制

    这礼拜碰到一些问题,然后意识到基础知识一段时间没巩固的话,还是有遗忘的部分,还是需要温习,这里做份笔记,记录一下 前续 先简单描述下碰到的题目,要求是写出2个print的结果 可以看到,a指向了一个列表list对象,在Python中,这样的赋值语句,其实内部含义是指a指向这个list所在内存地址,可以看作类似指针的概念. 而b,注意,他是把a对象包裹进一个list,并且乘以5,所以b的样子应该是一个大list,里面元素都是a 而当a对象进行了append操作后,其实,隐含的意思是,内存中的这个l

  • Python中的赋值、浅拷贝、深拷贝介绍

    和很多语言一样,Python中也分为简单赋值.浅拷贝.深拷贝这几种"拷贝"方式. 在学习过程中,一开始对浅拷贝理解很模糊.不过经过一系列的实验后,我发现对这三者的概念有了进一步的了解. 一.赋值 赋值算是这三种操作中最常见的了,我们通过一些例子来分析下赋值操作: str例 复制代码 代码如下: >>> a = 'hello' >>> b = 'hello' >>> c = a >>> [id(x) for x in

  • Python基础教程之浅拷贝和深拷贝实例详解

    Python基础教程之浅拷贝和深拷贝实例详解            网上关于Python的深拷贝和浅拷贝的文章很多,这里对三种拷贝进行比较并附实例,大家可以参考下 一般的复制 #encoding:utf-8 #定义一个嵌套集合 lista=[1,2,3,[4,5,6,[7,8,9]]] listb=lista #分别打印出 lista和listb的地址值 print id(lista) #4511103096 print id(listb) #4511103096 #修改lista中的内容,li

  • Python中的深拷贝和浅拷贝详解

    Python中的深拷贝和浅拷贝详解

    要说清楚Python中的深浅拷贝,需要搞清楚下面一系列概念: 变量-引用-对象(可变对象,不可变对象)-切片-拷贝(浅拷贝,深拷贝) [变量-对象-引用] 在Python中一切都是对象,比如说:3, 3.14, 'Hello', [1,2,3,4],{'a':1}...... 甚至连type其本身都是对象,type对象 Python中变量与C/C++/Java中不同,它是指对象的引用,Python是动态类型,程序运行时候,会根据对象的类型 来确认变量到底是什么类型. 单独赋值: 比如说: 复制代

  • JavaScript中深拷贝与浅拷贝详解

    目录 1 浅拷贝概念 2 深拷贝概念 3 浅拷贝的实现方式 3.1 Object.assign() 3.2 Array.prototype.concat() 3.3 Array.prototype.slice() 3.4 直接赋值 4 深拷贝的实现方式 4.1 JSON.parse(JSON.stringify()) 4.2 函数库lodash 总结 1 浅拷贝概念 深拷贝和浅拷贝是只针对Object和Array这样的引用数据类型的. 浅拷贝是创建一个新对象,该对象有着原始对象属性值的一份精确拷

  • C语言结构体成员赋值的深拷贝与浅拷贝详解

    C语言结构体成员赋值的深拷贝与浅拷贝详解

    目录 浅拷贝 结构体中不存在指针成员变量时 结构体中存在指针成员变量时 深拷贝 结论 浅拷贝 C语言中的浅拷贝是指在拷贝过程中,对于指针型成员变量只拷贝指针本身,而不拷贝指针所指向的目标,它按字节复制的.我们分几种情况举例子来看一下. 结构体中不存在指针成员变量时 代码如下: #include <stdio.h> typedef struct { char name[64]; int age; }Member; int main(){ Member stu1 = { "LiMing&

  • python 中collections的 deque使用详解

    目录 1 概要 2 重要方法说明 3 总结 1 概要 deque 是一个双端队列, 如果要经常从两端append 的数据, 选择这个数据结构就比较好了, 如果要实现随机访问,不建议用这个,请用列表. deque 优势就是可以从两边append ,appendleft 数据. 这一点list 是没有的. #-*- coding: UTF-8 -*- import time from collections import deque # 可以指定 队列的长度 mydeque=deque(maxlen

  • 基于python中的TCP及UDP(详解)

    基于python中的TCP及UDP(详解)

    python中是通过套接字即socket来实现UDP及TCP通信的.有两种套接字面向连接的及无连接的,也就是TCP套接字及UDP套接字. TCP通信模型 创建TCP服务器 伪代码: ss = socket() # 创建服务器套接字 ss.bind() # 套接字与地址绑定 ss.listen() # 监听连接 inf_loop: # 服务器无限循环 cs = ss.accept() # 接受客户端连接 comm_loop: # 通信循环 cs.recv()/cs.send() # 对话(接收/发

  • python中模块的__all__属性详解

    python模块中的__all__属性,可用于模块导入时限制,如: from module import * 此时被导入模块若定义了__all__属性,则只有__all__内指定的属性.方法.类可被导入. 若没定义,则导入模块内的所有公有属性,方法和类 # kk.py class A(): def __init__(self,name,age): self.name=name self.age=age class B(): def __init__(self,name,id): self.nam

  • Python 中迭代器与生成器实例详解

    Python 中迭代器与生成器实例详解

    Python 中迭代器与生成器实例详解 本文通过针对不同应用场景及其解决方案的方式,总结了Python中迭代器与生成器的一些相关知识,具体如下: 1.手动遍历迭代器 应用场景:想遍历一个可迭代对象中的所有元素,但是不想用for循环 解决方案:使用next()函数,并捕获StopIteration异常 def manual_iter(): with open('/etc/passwd') as f: try: while True: line=next(f) if line is None: br

  • Python中%r和%s的详解及区别

    Python中%r和%s的详解 %r用rper()方法处理对象 %s用str()方法处理对象 有些情况下,两者处理的结果是一样的,比如说处理int型对象. 例一: print "I am %d years old." % 22 print "I am %s years old." % 22 print "I am %r years old." % 22 返回结果: I am 22 years old. I am 22 years old. I a

  • Python中的变量和作用域详解

    作用域介绍 python中的作用域分4种情况: L:local,局部作用域,即函数中定义的变量: E:enclosing,嵌套的父级函数的局部作用域,即包含此函数的上级函数的局部作用域,但不是全局的: G:globa,全局变量,就是模块级别定义的变量: B:built-in,系统固定模块里面的变量,比如int, bytearray等. 搜索变量的优先级顺序依次是:作用域局部>外层作用域>当前模块中的全局>python内置作用域,也就是LEGB. x = int(2.9) # int bu

随机推荐