Python中的浅拷贝与深拷贝

Python 3 中的浅拷贝与深拷贝 阅读详情

别名

a=[1,2,3,4]
b=a
id(a),id(b)

(64619584, 64619584)

a赋值给b,事实上没有创建任何新对象,b的地址和a一样,即b只是a的一个别名。

浅拷贝

a=[1,2,3,[4,5]]
b=a[:]  # or b=list(a)
id(a),id(b)

(64619304, 64620504)

使用工厂函数或切片可进行浅拷贝,此时b为新创建的列表对象,b虽然和a有不同的id,但b所指向的内容却和a一样。

a[0]=0
print(a,b)
a[3][0]=0
print(a,b)​

[0, 2, 3, [4, 5]] [1, 2, 3, [4, 5]]
[0, 2, 3, [0, 5]] [1, 2, 3, [0, 5]]

所谓a和b所包含的内容一样,实际上就是a和b拥有两套独立的指针集,但这两套指针集的值都是对应相同的。
因此当a[0]=0时,b相应的位置没有变化,是因为整型为不可变对象,因此a的这个指针就会被重新赋值,但b的指针仍然指向1的地址。
而当a[3][0]=0时,a和b都发生的改变,是因为a和b都指向同一个[4,5],而列表又是可变对象。

深拷贝

import copy
a=[1,2,3,[4,5]]
b=copy.deepcopy(a) # or b=list(a)

a[0]=0
print(a,b)
a[3][0]=0
print(a,b)

[0, 2, 3, [4, 5]] [1, 2, 3, [4, 5]]
[0, 2, 3, [0, 5]] [1, 2, 3, [4, 5]]

使用copy模块中的deepcopy函数,不仅复制出一个新的列表对象,并且列表对象中的各个指针所指向的对象也被复制。

深入了解Python中的拷贝:浅拷贝与深拷贝的区别 在Python编程中,拷贝数据结构是一项常见的任务,但深拷贝和浅拷贝是两个不同的概念。了解它们之间的区别对于避免潜在的错误至关重要。本文将深入研究深拷贝和浅拷贝的概念、区别以及如何在接口自动化中使用参数化示例。浅拷贝是指创建一个新的数据结构对象,该对象是原始数据结构的副本,但不复制原始数据结构中的嵌套对象的引用。浅拷贝可以通过各种方式完成,如切片、工厂函数或模块的方法。深拷贝是指创建一个新的数据结构对象,该对象是原始数据结构及其所有嵌套对象的完整副本。深拷贝通常使用模块的方法来完成。浅 阅读详情

相关推荐

Python 中的浅拷贝与深拷贝详解

Python 对象复制摘要 Python 提供浅拷贝和深拷贝两种复制机制。浅拷贝(copy.copy)创建新对象但共享嵌套引用,修改嵌套内容会影响原对象;深拷贝(copy.deepcopy)递归复制所有嵌套对象,实现完全独立。自定义类可通过实现 copy 和 deepcopy 方法控制复制行为。浅拷贝适用于简单对象或性能敏感场景,深拷贝适合需要完全隔离的复杂数据结构。关键区别在于是否复制嵌套对象,选择取决于具体需求。 (98字)

静水深流 778

python、pytorch中的常见的浅拷贝、深拷贝问题总结

分析总结python、pytorch常见浅拷贝和深拷贝操作原理

欢迎大家来到新嬉皮士的世界 1万+

【python】探索python中的深拷贝和浅拷贝的艺术之旅

Python 的所有变量其实都是指向内存中的对象的一个指针,所以所有的变量无类型限制,可以指向任意对象。指针的内存空间大小是与类型无关的,其内存空间只是保存了所指向数据的内存地址。 对象还分两类:一类是可修改的,一类是不可修改的。可修改(mutable)的类型叫做值类型,不可修改(immutable)类型叫做引用类型。

景天科技苑 1万+

python中的浅拷贝与深拷贝(与c++的对比) python中的浅拷贝与深拷贝(与c++的对比)

最近在系统的学习python的过程中的发现(都理解成了c++中的浅拷贝和深拷贝),在此记录。

m0_59236602的博客 868

Python中的深拷贝和浅拷贝的区别

深拷贝和浅拷贝是Python中非常重要的概念,它们在处理对象和数据结构时有着截然不同的行为。理解深拷贝和浅拷贝的区别以及适用场景对于面试和实际编程工作都非常有帮助。在选择深拷贝和浅拷贝时,需要根据具体的需求和数据结构来决定。

这家伙很懒,什么都没有留下 2349

掌握Python中的深拷贝与浅拷贝技术

当我们处理Python中的复杂数据结构时,如何高效地复制数据是一个常见的问题。Python内置的copy模块为此提供了解决方案,支持浅拷贝(shallow copy)和深拷贝(deep copy)。本章节将对copy模块进行基本介绍,为后续章节探讨浅拷贝与深拷贝的不同行为及应用场景打下基础。在Python中,拷贝是一种创建对象副本的技术。拷贝分为浅拷贝和深拷贝,它们在创建副本时的行为不同。浅拷贝(shallow copy)指的是创建一个新对象,但是新对象的元素是原对象元素的引用,而非其值。

weixin_42327217的博客 1070

Python中的浅拷贝和深拷贝(一看就懂!!!)

浅拷贝和深拷贝一直傻傻的分不清,甚至有时候会理解反。今天就简单总结一下python中的浅拷贝和深拷贝。最直观的理解就是: 1.深拷贝,拷贝的程度深,自己新开辟了一块内存,将被拷贝内容全部拷贝过来了; 2.浅拷贝,拷贝的程度浅,只拷贝原数据的首地址,然后通过原数据的首地址,去获取内容。 两者的优缺点对比: (1)深拷贝拷贝程度高,将原数据复制到新的内存空间中。改变拷贝后的内容不影响原数据内容。但是深拷贝耗时长,且占用内存空间。 (2)浅拷贝拷贝程度低,只复制原数据的地址。其实是将副本的地址指向原数据地址。修改

Elon15的博客 2万+

Flink 作业报错——TaskManager连接不上

Flink 作业报错——TaskManager连接不上

lm223的博客 1900

Python中的深拷贝,浅拷贝

文章目录Python中的深拷贝,浅拷贝1. is 和 == 的区别2. 浅拷贝深拷贝浅拷贝深拷贝 Python中的深拷贝,浅拷贝 本文主要参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/258097244,并修正了其中的笔误,增加部分详细的解释。 1. is 和 == 的区别 is: 比较两个对象的引用是否相同,即 它们的id 是否一样 == : 比较两个对象的值是否相同。 id() ,是Python的一个内置函数,返回对象的唯一标识,用于获取对象的内存地址。 a = 1 b = 1 pri

bj_zhb的博客 755

STM32F407单一定时器输出4路不同频率及占空比的PWM波

STM32F407单一定时器输出4路不同频率及占空比的PWM波

qq_43868701的博客 4918

TDDFT计算软件Octopus学习笔记(二):基态计算(Si)

本文以硅为例,来进行基态计算。

陈啸的博客 7307

python中的深拷贝_Python中的深拷贝和浅拷贝

前言:在认识深浅拷贝的时候,先了解python中的可变类型与不可变类型。 以及 python中的传参到底是传递值还是传递引用(内存地址)python中的可变数据类型主要有 :(列表,字典) 指的是在内存地址(id)不变的情况下,可变数据类型的‘值’是可以发生改变的,如果可变类型是 +=, append等这种操作的话只是改变了变量的值,而不会新建一个对象,还是指向的原来地址。 一句话(数据类型存储中...

weixin_39614637的博客 117

VirtualBox创建虚拟机(为安装Ubuntu桌面系统)

Ubuntu的安装非常灵活。但是万变不离其宗,归纳起来,无非就是以下3种:(1)用户可以下载完整的ISO镜像文件,将其转移到各种介质上面,例如DVD或者U盘,然后以该介质引导系统进行安装。(2)用户可以下载一个非常小的网络安装器,利用该安装器引导系统进行在线安装。(3)用户可以将Ubuntu安装到一个U盘中,随身携带。为了便于读者学习,本节将介绍通过完整的ISO镜像文件安装Ubuntu。其他的安装方式将在后面介绍。

夏天又到了的专栏 2688

python中的赋值,浅拷贝,深拷贝

  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   >>> a = 'hello' >>&...

liuzh的博客 215

CollisionLoss 设计与实现原理说明

文章摘要 CollisionLoss是一种用于自动驾驶轨迹规划的碰撞惩罚损失函数,其核心思想是用多个沿车身纵轴排列的圆盘来近似表示车辆(Oriented Bounding Box)。该设计通过圆盘间的距离计算实现碰撞检测,具有以下特点: 可微性:圆盘距离计算处处可微,便于梯度回传,而传统矩形碰撞检测(分离轴定理)不可微且计算复杂。 多圆盘设计:沿车身纵向排列多个圆盘能更精确地拟合细长车体,避免单圆盘过度膨胀导致的误报。 安全覆盖:圆盘半径经过数学推导,确保完全覆盖车体矩形,避免漏检(宁可保守)。 软惩罚机制

@bangbang的博客 94

《HiVT: Hierarchical Vector Transformer for Multi-Agent Motion Prediction》论文阅读之HiVT

目录摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1. 总体框架3.2 场景表示 3.3 分层向量Transformer3.3.1 局部编码器3.3.2 全局交互模块3.3.3 多模态未来解码器3.4 训练4.实验4.1 实验设置4.2 消融研究 4.3. 结果5.结论 准确预测周围交通参与者的未来运动对于自动驾驶车辆的安全至关重要。最近,矢量化方法由于能够捕捉交通场景中的复杂交互而在运动预测领域占据主导地位。然而,现有的方法忽略了问题的对称性并且受到昂贵的计算成本的影响,面临着在不牺牲预测性能的情况

Gavinmiaoc的博客 3340

python与Java中的深拷贝与浅拷贝

深拷贝和浅拷贝都是对象的拷贝,都会生成一个看起来相同的对象。

sunny_horse的博客 422

CANFD加速是什么?和CANFD有什么区别?

在使用CAN设备上位机的时候,已经选择了CANFD,但还有一个选项是“CANFD加速”,那CANFD加速和不加速有什么区别呢?刚接触CANFD小伙伴肯定一脸懵,本篇主要是给大家分享一下他们的区别,如果对你有帮助,请转发,收藏,点赞💐🎉👍😊

汽车电子软件领域知识分享 1035

python如何实现深拷贝_详解Python核心编程中的浅拷贝与深拷贝

一、问题引出浅拷贝首先看下面代码的执行情况:a = [1, 2, 3]print('a = %s' % a) # a = [1, 2, 3]b = aprint('b = %s' % b) # b = [1, 2, 3]a.append(4) # 对a进行修改print('a = %s' % a) # a = [1, 2, 3, 4]print('b = %s' % b) # b = [1, 2,...

weixin_39990250的博客 1665

利用AWVS进行反制

awvs 10.5下载 http://www.32r.com/soft/12986.html

渗透之路,攻防之间皆学问 6653

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

Python中的浅拷贝、深拷贝

Python中的浅拷贝、深拷贝 1、定义 赋值:Python中赋值语句总是创建对象的引用,而不是复制对象。因此,Python中的变量更像是指针,而不是数据储存区域。当把值赋给另一个变量的时候,Python并没有拷贝这个对象,只是拷贝了这个对象的引用而已。 拷贝:在业务中有时我们需要复制一个对象,但是又不想对原对象产生副作用,那就不能通过赋值给新变量来解决了(赋值不是拷贝一个对象)。 浅拷贝(Shallow Copy):python拷贝一般都是浅拷贝,拷贝时,只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象,因此,

qq_52703934的博客 1379

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

Python中的深拷贝和浅拷贝

浅析Python中深拷贝和浅拷贝的区别

绯荔榭•少年 1806

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

深入理解 Python 中的浅拷贝与深拷贝

复制机制分为“浅拷贝(shallow copy)”和“深拷贝(deep copy)”,这两种方式在处理复杂数据结构时的行为差异极大。浅拷贝仅仅复制数据结构的第一层对象本身,如果对象包含了其他对象的引用,则这些引用的地址不变。也就是说,浅拷贝创建了一个新对象,但是这个新对象中填充的是对原始对象内容的引用(即地址)。深拷贝对原始数据的完全拷贝,包括数据结构中的所有层级。

lph159的博客 908

Python、Numpy、PyTorch中的深拷贝、浅拷贝、赋值

Python、Numpy、PyTorch中的浅拷贝、深拷贝讲解以及代码示例。

Le0v1n 的博客 2748

一文说清楚python中的深拷贝和浅拷贝

在Python中,深拷贝和浅拷贝是指复制对象的方式,其中的差别主要在于。

weixin_41777118的博客 373
上一篇: 单变量微积分
下一篇: Tricks
Lefenger
博客等级 码龄12年 36粉丝 64原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值