传参中的深拷贝和浅拷贝

Python面试必备一之迭代器、生成器、浅拷贝、深拷贝浅析 一般来说,如果没有特殊需求,不需要原始变量与新变量之间有所关联的话,建议使用深拷贝,因为浅拷贝的内部元素的关联性,在实际编程中很容易造成数据混乱。以上就是本次 Python 面试知识的全部内容,下一篇将介绍 Python 中的 lambda 表达式、函数传参 args 和 kwargs 以及垃圾回收机制等。 阅读详情

深拷贝和浅拷贝的区别

深拷贝和浅拷贝最根本的区别在于是否真正获取一个对象的复制实体,而不是引用。

这句话读起来很复杂,但其实很好理解,因为这两者的区别就是拷贝后的对象是否对原来的对象有影响

浅拷贝(shallowCopy)只是增加了一个指针指向已存在的内存地址,
浅复制只会将对象的各个属性进行复制,并不会进行递归复制

深拷贝(deepCopy)是增加了一个指针并且申请了一个新的内存,使这个增加的指针指向这个新的内存
深拷贝它不仅将原对象的各个属性逐个复制出去,而且将原对象各个属性所包含的对象也依次采用深复制的方法递归复制到新对象上。这就不会存在对象的属性指向同一个对象的问题。

在涉及到指针赋值的函数中经常会出现浅拷贝与深拷贝,大家要注意程序的需求与逻辑谨慎使用

13.10Python基础拾遗(10):对象浅拷贝&对象传参 @浅拷贝 列表的浅拷贝遵循如下规则: 如果元素是基本类型数据,采用值拷贝的方式,修改本体副本不受影响,反之亦然; 如果元素是对象类型数据,采用地址引用的方式,修改本体副本受到影响,反之亦然; 深拷贝则无论元素是基本类型还是对象类型,都是值拷贝方式,本体副本完全独立,修改时互不影响; a = [1, 2, ["a", "b"]] b = a # b=[1, 2, ["a", "b"]] ... 阅读详情

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