python深浅拷贝

最新推荐文章于 2025-03-21 23:31:32 发布
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本文详细解析了Python中浅拷贝与深拷贝的区别及应用场景。浅拷贝仅复制引用对象而不深入复制内部对象，导致内部对象被共享；深拷贝则会递归复制所有对象，确保完全独立。通过实际案例展示了两种拷贝方式的效果。

python 深浅拷贝: shallow copy 和 deep copy


对于一个列表,列表里面可以再放入一个列表

(1)若想复制这一个列表,使用列表的普通的copy()方法,只能拷贝出列表里表层的元素,而列表里的列表却无法拷贝,只能指向前一个列表.

修改拷贝出的列表里列表里的元素,原来的列表会发生改变.这是浅拷贝.

(2)如果想解决这种问题,可以使用列表的deepcopy()方法,这是深拷贝.

    具体使用:

        1.浅拷贝 copy1 = copy.copy(origin)

        2.深拷贝 copy2 = copy.deepcopy(origin)


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详解python深浅拷贝区别
09-19
### 详解 Python 深浅拷贝的区别 #### 前言 在 Python 编程中，对象赋值实质上是对对象引用的操作。当我们创建一个对象并将其赋值给另一个变量时，Python 并没有真正地复制这个对象，而是复制了指向该对象的引用。...
python 深浅拷贝与赋值
07-26
python 深浅拷贝与赋值
Python深浅拷贝
大龄程序员
03-21 1840
在 Python 中，可变类型和不可变类型的拷贝行为有所不同。理解它们的区别对于正确使用浅拷贝和深拷贝非常重要。类型浅拷贝行为深拷贝行为不可变类型与赋值相同，直接引用原对象（如果包含可变对象，则嵌套的可变对象共享）与赋值相同，直接引用原对象（如果包含可变对象，则嵌套的可变对象共享）可变类型创建新对象，但嵌套的可变对象共享创建新对象，并递归复制所有嵌套的可变对象。
python深浅拷贝应用_Python深浅拷贝以及应用场景
weixin_42598278的博客
02-21 538
Python深浅拷贝以及应用场景发布时间：2020-09-24 09:59:40来源：亿速云阅读：80作者：Leah本篇文章给大家分享的是有关Python深浅拷贝以及应用场景，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。深浅拷贝用法来自copy模块，首先要导入该模块。导入模块：import copy浅拷贝：copy.copy深拷贝：c...
python深浅拷贝应用_python之深浅拷贝
weixin_39643338的博客
12-09 209
对于 数字 和 字符串 而言，赋值、浅拷贝和深拷贝无意义，因为其永远指向同一个内存地址。print(id(n2))对于字典、元组、列表而言，进行赋值、浅拷贝和深拷贝时，其内存地址的变化是不同的。赋值，只是创建一个变量，该变量指向原来内存地址，如：>>> n1 = {"k1": "zhangshan", "k2": 123, "k3": ["lisi", 456]}>>...
Python 深浅拷贝
qq_60271706的博客
10-04 464
可以通过实现 __copy__和__deepcopy__ 方法来定制拷贝行为。print("开始执行自定义浅拷贝")print("原对象:", original_obj)print("浅拷贝对象:", new_obj)# 开始执行自定义浅拷贝# 原对象: # 浅拷贝对象:
python深浅拷贝应用_简述Python的深浅拷贝以及应用场景？
weixin_39883670的博客
12-09 505
深浅拷贝的原理 深浅拷贝用法来自copy模块. 导入模块:import copy 浅拷贝:copy.copy 深拷贝:copy.deepcopy 字面理解:浅拷贝指仅仅拷贝数据集合的第一层数据,深拷贝指拷贝数据集合的所有层.所以对于只有一层的数据集合来说深浅拷贝的意义是一样的,比如字符串,数字,还有仅仅一层的字典.列表.元祖等. 对于以下数据深浅拷贝的意义是一样的(因为数据类型中只有一层): na...
python 深浅拷贝
weixin_42605241的博客
03-03 256
深浅拷贝 copy 浅拷贝：只拷贝最浅的一层数据，不会兑嵌套数据进行拷贝。 深拷贝：复制整的一个数据，产生不同的内存地址，完全独立的数据 列表里面的是内存地址 当列表1 等于 列表2 #非拷贝 改列表1就相当于改列表2 ，因为列表中指向的是一个内存地址。 id（list）查看内存地址 默认为浅拷贝:只复制最上面一层的内存地址，更深层次的不会进行复制 list1=list2.copy() 深拷贝：每一层都会进行复制，且会生成不同的内存地址： list3=copy.deepcopy(list1) ...
Python深浅拷贝的区别
NIcholasTa的博客
03-17 501
浅拷贝是指创建一个新对象，这个新对象有着原始对象的一些属性值，但是它不会复制原始对象中引用的对象。也就是说，在浅拷贝中，新对象只是原始对象的一个副本，如果原始对象包含了可变的对象（如列表、字典等），那么新对象中的这些可变对象也将被原始对象和新对象所共享。深拷贝是指创建一个新对象，这个新对象有着原始对象的所有属性值，而且它会递归地复制原始对象中引用的所有对象。也就是说，在深拷贝中，整个对象树都会被复制到一个新的对象中，即使原始对象中包含了可变的对象，也不会共享。
python 深浅拷贝案例_python（深浅拷贝）
weixin_29645033的博客
01-28 290
1、深拷贝 --> 克隆一份，修改拷贝后的内容不对原对象内容产生影响拷贝后修改序列中元素内容，注意：被修改的元素不能为一个序列中的某个值a=[["北京多测师","成都多测师"],"上海多测师","深圳多测师","广州多测师"]b=a.copy()b[1]="天津多测师"print(a)print(b)#结果如下[['北京多测师','成都多测师'],'上海多测师','...
python深浅拷贝区别_Python深浅拷贝区别
weixin_39646084的博客
12-22 227
先来个小总结copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象如果拷贝对象是一个一维列表，那么浅拷贝和深拷贝没什么不同，都是重新申请一个新的内存地址。import copylist1 = [1,2,3,4,[5,6]]print('list1的id：',id(list1))print('list1第4个元素的id：',id(...
对于Python深浅拷贝的理解
12-25
1，浅拷贝是什么? 浅拷贝是对于一个对象的顶层拷贝，通俗的理解是：拷贝了引用，并没有拷贝内容 通过a=b这种方式赋值只是赋值的引用（内存地址），a和b都指向了同一个内存空间，所以他们的id（地址相同），这种就是...
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含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。
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内容概要：本文介绍了基于Redis实现分布式Session的解决方案，重点阐述了将Session集中存储于Redis集群的技术思路与优势。文中指出，传统的tomcat-redis-session-manager仅适用于Tomcat容器层的HttpSession同步，存在应用层适配局限；相比之下，推荐使用Spring Session与Redis结合的方式，实现更灵活的应用层Session管理。通过将sessionId作为key、session数据作为value存储在Redis中，可在多台应用服务器间共享Session，确保高可用性和横向扩展能力。同时，文章对比了多种保证Session一致性的架构方案，包括Session同步法、客户端存储法、反向代理Hash一致性以及后端统一存储法，并强调后端统一存储为最优选择。; 适合人群：具备Java Web开发基础，熟悉分布式架构、Redis及Session机制的1-3年经验后端研发人员； 使用场景及目标：①解决传统Web服务器集群中Session不一致问题；②实现服务无状态化设计，提升系统可扩展性与容灾能力；③在微服务或负载均衡环境下构建统一的Session管理中心； 阅读建议：学习时应结合Spring Session实际集成案例，理解其与Redis的协作机制，并深入掌握不同Session共享方案的适用边界与设计权衡。
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12-16
浏览器 安装包 版本号 12.5.0。
python 深浅拷贝
04-19
### Python中的深拷贝与浅拷贝 Python 提供了两种复制对象的方式：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表现不同，因此理解两者的区别至关重要。 #### 一、浅拷贝 (Shallow Copy) 浅拷贝是指创建一个新的复合对象，然后将原始对象内部的引用插入到新对象中。这意味着如果原对象包含其他容器类型的子对象，则这些子对象不会被复制，而是共享相同的内存地址[^1]。 以下是一个简单的例子展示了列表的浅拷贝行为： ```python import copy original_list = [1, 2, [3, 4]] shallow_copied_list = copy.copy(original_list) original_list[2][0] = 'Modified' print("Original List:", original_list) # Output: Original List: [1, 2, ['Modified', 4]] print("Shallow Copied List:", shallow_copied_list) # Output: Shallow Copied List: [1, 2, ['Modified', 4]] ``` 可以看到，在修改 `original_list` 的嵌套列表之后，`shallow_copied_list` 中对应的嵌套列表也被改变了，因为两者指向的是同一个内存位置。 #### 二、深拷贝 (Deep Copy) 相比之下，深拷贝不仅会创建新的外部容器，还会递归地复制所有的子对象。这样即使修改了原来的对象也不会影响到它的副本[^2]。 下面是同样的场景下使用深拷贝的结果对比： ```python import copy original_list = [1, 2, [3, 4]] deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list) original_list[2][0] = 'Modified' print("Original List:", original_list) # Output: Original List: [1, 2, ['Modified', 4]] print("Deep Copied List:", deep_copied_list) # Output: Deep Copied List: [1, 2, [3, 4]] ``` 在这里可以看出，尽管我们更改了 `original_list` 内部的一个元素，但是由于采用了深拷贝策略，所以 `deep_copied_list` 并未受到影响[^2]。 #### 总结 - **浅拷贝**只复制顶层的对象，并保留对其余部分（尤其是可变类型如列表或字典等）的引用关系。 - **深拷贝**则完全独立地重建整个层次结构树形图谱下的每一个节点实例化版本。 选择哪种方式进行操作取决于具体的应用需求以及目标数据集本身的特性等因素考虑决定最佳实践方案。 ---
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