详解Python列表赋值复制深拷贝及5种浅拷贝

概述

在列表复制这个问题,看似简单的复制却有着许多的学问,尤其是对新手来说,理所当然的事情却并不如意,比如列表的赋值、复制、浅拷贝、深拷贝等绕口的名词到底有什么区别和作用呢?

列表赋值

# 定义一个新列表
l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
# 对l2赋值
l2 = l1
print(l1)
l2[0] = 100
print(l1)

示例结果:

[1, 2, 3, 4, 5]
[100, 2, 3, 4, 5]

可以看到,更改赋值后的L2后L1同样也会被更改,看似简单的“复制”,在Python中,列表属于可变对象,而对可变对象的复制其实就是将列表的内存空间类似C中的指针再次指向新的变量名,而不是诸如字符串这种不可变对象在复制时会创建新的内存空间进行赋值。即此时L1和L2指向的是同一片内存空间,那么怎么实现真正复制呢?

浅拷贝

当列表中的元素为不可变对象时,我们可以用以下方法对列表进行赋值:

import copy
# 定义一个新列表
L0 = [1, 2, 3, 4, 5]
print(L0)
print('-'*40)

利用切片

L1 = L0[:]
L1[0] = 100
print(L0)

利用模块copy

import copy
L2 = copy.copy(L0)
L2[0] = 100
print(L0)

利用list()

L3 = list(L0)
L3[0] = 100
print(L0)

利用列表方法extend

L4 = []
L4.extend(L0)
L4[0] = 100
print(L0)

利用列表推导

L5 = [i for i in L0]
L5[0] = 100
print(L0)

可以看到最终的打印结果都是[1, 2, 3, 4, 5],我们成功进行了列表的复制,但是为了条件需要是列表中元素为不可变对象呢? 因为如果列表中的元素为可变对象,在复制时有会发生对象的引用,而不是新建内存空间进行引用,比如:

L0 = [1, 2, [3], 4, 5]
print(L0)
L2 = L0[:]
L2[2][0] = 100
print(L0)

示例结果:

[1, 2, [3], 4, 5]
[1, 2, [100], 4, 5]

可以看到,当列表L0中含有可变对象时,对复制后的L1进行改变其中可变对象元素L2[2]时,L0中的可变对象L0[2]也发生了改变,那么怎么实现真正的完全的拷贝呢?

深拷贝

利用copy模块中的deepcopy进行深拷贝:

import copy
L0 = [1, 2, [3], 4, 5]
print(L0)
L2 = copy.deepcopy(L0)
L2[2][0] = 100
print(L2)
print(L0)

示例结果:

[1, 2, [100], 4, 5]
[1, 2, [3], 4, 5]

总结

以上所述是小编给大家介绍的详解Python列表赋值复制深拷贝及5种浅拷贝,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的!

(0)

相关推荐

  • 详解Python列表赋值复制深拷贝及5种浅拷贝

    概述 在列表复制这个问题,看似简单的复制却有着许多的学问,尤其是对新手来说,理所当然的事情却并不如意,比如列表的赋值.复制.浅拷贝.深拷贝等绕口的名词到底有什么区别和作用呢? 列表赋值 # 定义一个新列表 l1 = [1, 2, 3, 4, 5] # 对l2赋值 l2 = l1 print(l1) l2[0] = 100 print(l1) 示例结果: [1, 2, 3, 4, 5] [100, 2, 3, 4, 5] 可以看到,更改赋值后的L2后L1同样也会被更改,看似简单的"复制"

  • 详解Python直接赋值,深拷贝和浅拷贝

    直接赋值: 对象的引用,也就是给对象起别名 浅拷贝: 拷贝父对象,但是不会拷贝对象的内部的子对象. 深拷贝: 拷贝父对象. 以及其内部的子对象 在之前的文章中,提到可变对象和不可变对象,接下来也是以这两者的区别进行展开 直接赋值 对于可变对象和不可变对象,将一个变量直接赋值给另外一个变量,两者 id 值一致,其实本质上是将变量量绑定到对象的过程. >>> a=1 >>> b=a >>> id(a) == id(b) True >>>

  • 详解Python列表解析式的使用方法

    目录 列表解析式的优势 如何在 Python 中创建列表 循环 map() 对象 列表解析式 哪种方法更有效 高级解析式 条件逻辑 集合解析式 字典解析式 海象运算符 什么时候不要使用解析式 注意嵌套的解析式 为大型数据集使用生成器 总结 Python 是一种极其多样化和强大的编程语言!当需要解决一个问题时,它有着不同的方法. 在本文中,将会展示列表解析式(List Comprehension).我们将讨论如何使用它?什么时候该或不该使用它? 列表解析式的优势 比循环更节省时间和空间. 需要更少

  • 详解Python获取线程返回值的三种方式

    目录 方法一 方法二 方法三 最后的话 提到线程,你的大脑应该有这样的印象:我们可以控制它何时开始,却无法控制它何时结束,那么如何获取线程的返回值呢?今天就分享一下自己的一些做法. 方法一 使用全局变量的列表,来保存返回值 ret_values = [] def thread_func(*args):     ...     value = ...     ret_values.append(value) 选择列表的一个原因是:列表的 append() 方法是线程安全的,CPython 中,GI

  • 详解Python修复遥感影像条带的两种方式

    GDAL修复Landsat ETM+影像条带 Landsat7 ETM+卫星影像由于卫星传感器故障,导致此后获取的影像出现了条带.如下图所示, 影像中均匀的布满条带. 使用GDAL修复影像条带的代码如下: def gdal_repair(tif_name, out_name, bands): """ tif_name(string): 源影像名 out_name(string): 输出影像名 bands(integer): 影像波段数 """ #

  • 详解Python+opencv裁剪/截取图片的几种方式

    前言 在计算机视觉任务中,如图像分类,图像数据集必不可少.自己采集的图片往往存在很多噪声或无用信息会影响模型训练.因此,需要对图片进行裁剪处理,以防止图片边缘无用信息对模型造成影响.本文介绍几种图片裁剪的方式,供大家参考. 一.手动单张裁剪/截取 selectROI:选择感兴趣区域,边界框框选x,y,w,h selectROI(windowName, img, showCrosshair=None, fromCenter=None): . 参数windowName:选择的区域被显示在的窗口的名字

  • 详解python连接telnet和ssh的两种方式

    目录 Telnet 连接方式 ssh连接方式 Telnet 连接方式 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import time import telnetlib import logging __author__ = 'Evan' save_log_path = 'result.txt' file_mode = 'a+' format_info = '%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(level

  • 详解Python进行数据相关性分析的三种方式

    目录 相关性实现 NumPy 相关性计算 SciPy 相关性计算 Pandas 相关性计算 线性相关实现 线性回归:SciPy 实现 等级相关 排名:SciPy 实现 等级相关性:NumPy 和 SciPy 实现 等级相关性:Pandas 实现 相关性的可视化 带有回归线的 XY 图 相关矩阵的热图 matplotlib 相关矩阵的热图 seaborn 相关性实现 统计和数据科学通常关注数据集的两个或多个变量(或特征)之间的关系.数据集中的每个数据点都是一个观察值,特征是这些观察值的属性或属性.

  • 详解python列表生成式和列表生成式器区别

    本文实例为大家分享了python(列表生成式/器)的具体代码,供大家参考,具体内容如下 一.列表生成式 #列表生成式是快速生成一个列表的一些公式 numbers = [] for x in range(0,101): numbers.append(x) print(numbers) #[要放入列表的数据 简单的表达式1 表达式2] #x for x in range(0,101) for循环遍历出来的值,放入列表中 numbers =[x for x in range(0,101)] print

  • 详解python列表(list)的使用技巧及高级操作

    1.合并列表(extend) 跟元组一样,用加号(+)将两个列表加起来即可实现合并: In [1]: x=list(range(1, 13, 2)) In [2]: x + ['b', 'a'] Out[2]: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 'b', 'a'] 对于已定义的列表,可以用extend方法一次性添加多个元素: In [7]: x2=[3, 6, 1] In [8]: x.extend(x2) In [9]: x Out[9]: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 3,

随机推荐