python 深浅拷贝

#_*_coding:utf-8_*_
import copy
'''
在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象,把它赋值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。浅拷贝:拷贝了最外围的对象本身,内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。
也就是,把对象复制一遍,但是该对象中引用的其他对象我不复制.深拷贝:外围和内部元素都进行了拷贝对象本身,而不是引用。
也就是,把对象复制一遍,并且该对象中引用的其他对象我也复制'''
print("*****第一种‘=’的浅拷贝")
a = [1,2,3]
b = a
print(a,b)
print(id(a),id(b))

print("*****第二种‘cpoy()’的浅拷贝")
a = [1,2,3]
b = a.copy()
print(a,b)
print(id(a),id(b))

#调用深拷贝时需要导入copy函数
print("*****'deepcopy'深拷贝")
a = [1,2,3]
b = copy.deepcopy(a)
print(a,b)
print(id(a),id(b))

'''
通过以上的例子可以看出:
=浅拷贝: 值相等,地址相等 
copy浅拷贝:值相等,地址不相等 
deepcopy深拷贝:值相等,地址不相等
'''

### 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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