Python 中的引用与复制

Python 中对于一个对象的操作有引用与复制,但这两种有一个很大的区别就是引用对象的修改会影响被引用对象的内容,复制可以分为深复制与浅复制,浅复制的修改共享数据时也会影响被复制对象的内容。

引用

在程序中像a=b,这样的赋值时,就会创建一个对b对象的新引用。对于数字和字符串这样的不可以变的对象,这种赋值实际上创建了一个b的副本。对于可变对象(如字典和列表)引用对象的改变会改变被引用对象的内容。

>>> a=[1,2,3,4]
>>> b=a
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> b
[1, 2, 3, 4]
>>> b is a
True
>>> type(a) == type(b)
True
>>> b[2]
3
>>> b[2]=-100
>>> b
[1, 2, -100, 4]
>>> a
[1, 2, -100, 4]

浅复制

浅复制将创建一个新的对象,但它包含的是对原始对象中包含的项的引用。

>>> a =[1,2,[3,4]]
>>> b =list(a)
>>> a
[1, 2, [3, 4]]
>>> b
[1, 2, [3, 4]]
>>> b.append(100)
>>> b
[1, 2, [3, 4], 100]
>>> a
[1, 2, [3, 4]]
>>> b[2][0]=-100
>>> a
[1, 2, [-100, 4]]
>>> b
[1, 2, [-100, 4], 100]
>>> 

此时如果修改了共享的数据,a也会变化



深复制

深复制将创建一个新对象,并且递归的复制它所包含的所有对象工作,可以使用copy.deepcopy()函数完成该工作。

>>> import copy
>>> a=[1,2,[3,4]]
>>> b=copy.deepcopy(a)
>>> a
[1, 2, [3, 4]]
>>> b
[1, 2, [3, 4]]
>>> b[2][0]=-100
>>> a
[1, 2, [3, 4]]
>>> b
[1, 2, [-100, 4]]
>>> 

注意此时a没有变化




<think>好的,我现在需要回答用户关于Python中字典深复制的问题。用户之前已经询问过如何对列表中的字典按属性排序,现在转向字典的深复制。首先,我要确保理解用户的需求:他们想知道在Python中如何对字典进行深复制,也就是说,复制后的字典和原字典完全独立,修改其中一个不会影响另一个。 根据用户提供的引用,特别是引用[3]和[4],用户已经了解浅复制和深复制的区别。引用[3]提到使用`dict.copy()`方法是浅复制,当字典的值是可变对象(如其他字典或列表)时,修改复制后的字典会影响原字典。引用[4]则展示了使用`copy.deepcopy()`进行深复制的例子,确保所有嵌套结构都被复制。 首先,我需要确认用户是否已经知道浅复制的局限性,比如当字典包含嵌套的可变对象时,浅复制会导致问题。然后,我需要解释深复制的必要性,并给出具体的方法。 接下来,我应该分步骤说明如何实现深复制。首先介绍`copy`模块中的`deepcopy`函数,这是标准库中的方法。然后,可能需要提到其他方法,比如手动递归复制,但这种方法复杂且容易出错,所以推荐使用`deepcopy`。 同时,用户之前的问题涉及到列表中的字典排序,可能需要考虑在排序过程中是否需要深复制来保持原始数据不变。这可能是一个相关的应用场景,可以适当提及,但重点还是放在深复制本身。 需要注意用户提供的引用中的例子,尤其是引用[3]中的例子,展示浅复制的问题,以及引用[4]中如何使用`deepcopy`。需要确保回答中正确引用这些例子,并解释它们的作用。 另外,用户可能对`copy`模块中的其他方法感兴趣,比如`copy.copy()`用于浅复制,但这里重点在深复制。需要明确区分浅复制和深复制的不同,以及何时使用深复制。 最后,用户可能希望看到代码示例,验证深复制的效果,比如修改复制后的字典是否影响原字典。这可以通过代码示例来展示,如修改嵌套列表或字典后的结果对比。 需要确保回答结构清晰,步骤明确,并引用用户提供的参考资料来支持解释。同时,生成相关问题,帮助用户进一步理解相关概念,比如浅复制复制的区别,或者深复制的性能考虑等。</think>### **Python字典深复制实现方法** --- #### **1. 核心实现方法** 在Python中实现字典的**深复制**(完全独立拷贝,包括所有嵌套对象),需使用标准库`copy`模块的`deepcopy()`方法: ```python import copy original_dict = {"a": [1, 2], "b": {"key": "value"}} deep_copied_dict = copy.deepcopy(original_dict) # 深复制 ``` **验证深复制效果**: ```python deep_copied_dict["a"].append(3) print(original_dict["a"]) # 输出 [1, 2](原字典未受影响) print(deep_copied_dict["a"]) # 输出 [1, 2, 3] ``` --- #### **2. 复制的区别** - **浅复制**(`dict.copy()`或`copy.copy()`): 仅复制字典的**第一层键值对**,若值包含嵌套对象(如列表、字典),则新旧字典共享这些对象的引用[^3]。 ```python shallow_copied_dict = original_dict.copy() shallow_copied_dict["a"].append(99) print(original_dict["a"]) # 输出 [1, 2, 99](原字典被修改!) ``` - **深复制**(`copy.deepcopy()`): 递归复制**所有层级**的对象,完全隔离原始数据副本[^4]。 --- #### **3. 应用场景** - 需要修改副本字典的**嵌套对象**,但保留原数据不变 - 处理多层嵌套结构(如配置字典、树状数据)时避免意外修改 --- #### **4. 性能注意事项** - **时间复杂度**:$O(n)$(递归遍历所有嵌套元素) - **优化建议**: 对大型数据结构慎用深复制,可能占用较多内存和时间。 --- ### **扩展方法:手动实现深复制(不推荐)** 可通过递归自定义函数实现,但易出错且效率低: ```python def manual_deepcopy(d): if not isinstance(d, dict): return d return {k: manual_deepcopy(v) for k, v in d.items()} ``` --- ### **引用说明** - 浅复制仅拷贝字典第一层,嵌套对象仍共享引用[^3] - `copy.deepcopy()`可彻底解决嵌套对象共享问题[^4] --- ### **相关问题** 1. 如何判断两个字典是否完全独立(深复制成功)? 2. 深复制对自定义对象(如类实例)是否有效? 3. Python中哪些数据类型默认支持深复制
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