别再弄不清Python 深拷贝和浅拷贝了!

本文详细解释了Python中的深拷贝和浅拷贝概念,通过实际例子展示了它们的区别,以及在数据处理中如何选择深拷贝或浅拷贝以保护原始数据或节省内存。

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一、结论

首先说结论:深拷贝出来的对象就是完完全全的新对象,不管是对象本身(id),还是对象中包含的子对象,都和原始对象不一样;

浅拷贝出来的对象就是外新内旧的对象,对象本身(id)和原始对象完全不同,但是子对象和原始对象的子对象是一样的。

再补充说下赋值,赋值来的对象就是完完全全的原始对象,只是叫的名字不同了。

二、用实际例子聊聊

深拷贝是将对象本身(A)复制给另一个对象(B)。这意味着如果对对象本身或者子对象进行更改时不会影响原对象。在 Python 中,我们使用 deepcopy()函数进行深拷贝。

浅拷贝是将对象的引用复制给另一个对象。因此,如果我们在子对象中进行更改,则会影响原对象;但对对象本身修改并不会影响原始对象。使用 copy()函数进行浅拷贝。

接下来用实际代码给大家演示下(注意下代码里的注释和输出结果):

import copy   a = [1, 2, 3, ['a', 'b']]  #原始对象      b = a  #赋值,传对象的引用   c = copy.copy(a)  #对象拷贝,浅拷贝   d = copy.deepcopy(a)  #对象拷贝,深拷贝      a.append(4)  #修改对象a   a[3].append('c')  #修改对象a中的['a', 'b']      print('a = ', a)   print('b = ', b)   print('c = ', c)   print('d = ', d)   

a为原始对象,包含了四个元素,三个int和一个list;b为直接(a)赋值来的结果,c为浅拷贝(a)来的结果,d为深拷贝(a)来的结果。

然后我们对a列表进行了修改,首先添加了一个int数据(4),然后对a的第四个元素(list)进行了修改,给第四个元素列表添加了一个新元素‘c’,然后我们依次输出a、b、c、d。

通过输出结果我们可以发现直接赋值来的b和a是完全一样的,同步修改了所有,说明直接赋值来的新变量,不管是对象本身,还是对象中包含的子对象,都是一样的、完全相同;

通过浅拷贝来的对象c只是子对象的修改和a保持了一致,对象本身的修改并没有生效,说明浅拷贝是将对象本身的引用复制给新对象,但是包含的子对象还是和之前一致的;

最后通过深拷贝来的对象完全没有变化,说明深拷贝来的对象本身以及包含的子对象都完完全全是新的,和原对象没有一点关系。

接下来为我们进一步看看,这几个对象本身的id,以及对象中第四个元素的id,也可以很好的印证我们上面的结论。

# a b是完全一样的对象;a c d 是不同的对象   print('id(a) = ', id(a))   print('id(b) = ', id(b))   print('id(c) = ', id(c))   print('id(d) = ', id(d))   

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# a c 内的元素是一个对象 a d 内元素也不是同一个对象   print('id(a[3]) = ', id(a[3]))   print('id(c[3]) = ', id(c[3]))   print('id(d[3]) = ', id(d[3]))   

三、应用场景

那么深拷贝和浅拷贝一般引用在那些地方呢?

从数据处理的角度来看,可以应用在以下场景:

1)我们处理中间结果时往往不想对原始数据进行修改,所以这个时候可以使用深拷贝;
2)如果我们只是想新增一个辅助列(只涉及对父对象的修改),那这时我们可以使用浅拷贝,节约系统内存。

以上就是“别再弄不清Python 深拷贝和浅拷贝了!”的全部内容,希望对你有所帮助。

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