Python中列表的深浅拷贝

最新推荐文章于 2025-08-22 10:05:10 发布
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本文详细解释了Python中列表的深拷贝与浅拷贝的区别。对于浅拷贝，第一层创建新内存地址，深层仍指向原地址；深拷贝则会为所有层级的数据开辟新的内存空间。

列表的深浅拷贝
在python中的数据类型包括：bool、int、float、str、set、list、tuple、dict等等。我们可以大致将这些数据类型归类为简单数据类型和复杂的数据类型。
简单数据类型: bool、int、float、str。
复杂数据类型:list、tuple、set、dict。
对于简单数据类型变量在内存中保存的形式如下:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
对于复杂数据类型变量在内存中保存的形式如下:
列表中保存的是数据的内存地址而不是数据本身。
在这里插入图片描述
1、浅拷贝
对于浅copy来说，第一层创建的是新的内存地址，而从第二层开始，指向的都是同一个内存地址，所以，对于第二层以及更深的层数来说，保持一致性。
将lst中保存的内存地址复制出一份来，在这里插入图片描述
lst 添加一个元素4 不影响lst2在这里插入图片描述
2、深拷贝
嵌套的可变数据类型重新开辟一块内存空间。
导入 copy 模块。
Import copy
copy.deepcopy()在这里插入图片描述
简单数据类型: bool、int、float、str。在这里插入图片描述

bianzinanhai
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Python 列表专题：深浅拷贝
weixin_71228606的博客
10-19 1291
浅拷贝是指创建一个新的对象，但新的对象中包含的元素仍然是对原有元素的引用。换句话说，浅拷贝只复制了对象的最外层结构，而对嵌套的对象引用并不进行复制。# 修改原列表的嵌套列表print("Original List:", original_list) # 输出: [1, 2, ['Changed', 4]]print("Shallow Copied List:", shallow_copied_list) # 输出: [1, 2, ['Changed', 4]]在这个例子中，中的嵌套列表依然引用的是。
Python列表的深浅拷贝
薅羊毛的小爱同学的博客
12-11 314
浅拷贝 对于浅copy来说，第一层创建的是新的内存地址，而从第二层开始，指向的都 是同一个内存地址，所以，对于第二层以及更深的层数来说，保持一致性。 ...
python列表的深浅复制
小白一直白
08-16 606
python列表复制大概有三种， 第一种是直接赋给一个新的变量，这时两者的id地址是一样的，故改动一方，另一方也会随之改变。 第二种是copy给一个新变量，如b = a.copy()，这次两者id不一样，但这属于浅复制，浅复制。第一层不会受到原来列表的影响，但内层会被影响。 第三种是引入copy模块，用b = copy.deepcopy(a)的方法，这属于深复制，深复制都不会造成影响。 i...
Python列表的深浅复制
weixin_30565327的博客
08-20 320
概述 Python的列表可以复制，但是这里面有浅复制和深复制，我相信有些人不明白什么是深复制和浅复制，今天我们就来谈谈。 = 号复制 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # Author: rex.cheny # E-mail: rex.cheny@outlook.com list1 = ["A", "B"] li...
python 列表深拷贝浅拷贝
木下瞳的博客
07-20 3097
深拷贝与浅拷贝的区别在于，当从原本的list复制出新的list之后，修改其中的任意一个是否会对另一个造成影响，即这两个list在内存中是否储存在同一个区域，这也是区分深拷贝与浅拷贝的重要依据。对于list的第一层，是实现了深拷贝，但对于嵌套的list，仍然是浅拷贝。这其实很好理解，内层的list保存的是地址，复制过去的时候是把地址复制过去了。如果用deepcopy()方法，则无论多少层，无论怎样的形式，得到的新列表都是和原来无关的，这是最安全最清爽最有效的方法。这也是一个浅拷贝方法，只对第一层实现深拷贝。.
Python基础：深浅拷贝
最新发布
m0_56064145的博客
08-22 877
Python中的深浅拷贝在处理可变对象时有重要区别。浅拷贝仅复制外层对象，而嵌套的可变元素仍为原对象的引用，适用于简单对象；深拷贝会递归复制所有层级（包括嵌套元素），实现完全独立，适合复杂嵌套对象。关键区别在于：浅拷贝下嵌套可变元素的修改会相互影响，而深拷贝则完全隔离。不可变对象的拷贝无实际意义，因它们无法修改。应用时需根据数据结构选择：无嵌套或嵌套不可变元素用浅拷贝，含嵌套可变元素且需隔离时用深拷贝，但要注意深拷贝的性能开销。
Python_列表深浅拷贝_详解配图_面试经常出现
01-20
在 Python 中的数据类型包括 ：int、float、str、dict、lsit、set、tuple、bool等等，将其简单分类 简单数据类型:int、float、str、bool复杂数据类型:list、set、tuple、dict id()方法，可以理解为查询在内存中...
浅述python中深浅拷贝原理
12-25
在c++中参数传递有两种形式：值传递和引用传递。这两种方式的区别我不在此说，自行补上，如果你不知道的话。我先上python代码，看完我们总结一下，代码如下： # copy module import import copy # number and ...
【Python高级373】Python中的深浅拷贝
czc的博客的csdn版本，欢迎访问我的还在建设的个人网站：czchx.cc
12-30 932
NOTE]浅拷贝只复制指向某个对象的指针，而不复制对象本身，新旧对象还是共享同一块内存（分支）。浅拷贝是按位拷贝对象，它会创建一个新对象，这个对象有着原始对象属性值的一份精确拷贝。如果属性是基本类型，拷贝的就是基本类型的值；如果属性是内存地址（引用类型），拷贝的就是内存地址 ，因此如果其中一个对象改变了这个地址，就会影响到另一个对象。浅拷贝: 创建新对象，其内容是原对象的引用。浅拷贝之所以称为浅拷贝，是它仅仅只拷贝了一层，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。
python中对列表的复制操作（浅拷贝与深拷贝）
2301_77160836的博客
04-19 2089
综上所述，path = num[:]和path = num.copy()是浅拷贝操作，会共享内部对象的引用，而path = copy.deepcopy(num)是深拷贝操作，会创建完全独立的副本。根据具体的需求，选择适合的复制方式来确保数据的安全性。使用深拷贝就可以完美解决多维数组中对原数组的保留和修改问题。
python列表深浅拷贝
百雨的博客
12-28 1009
1、浅拷贝 对于浅copy来说，第一层创建的是新的内存地址，而从第二层开始，指向的都是同一个内存地址，所以，对于第二层以及更深的层数来说，保持一致性。 list1 = [1, 2, 3, ['tom', 'jerry']] list2 = list1.copy() # 两个列表地址不同，如： print(list1, id(list1)) # [1, 2, 3, ['tom', 'jerry'...
python列表浅复制_python列表的赋值，浅复制和深复制
weixin_31091067的博客
03-02 436
1.python列表的赋值赋值主要是设定了一个变量的引用，赋值主要方式是通过=，*。a = [[]]*6a[0].append(1)a[5].append(2)print(a)显示结果：[[1, 2], [1, 2], [1, 2], [1, 2], [1, 2], [1, 2]]a = [1,2,[3]]b = ab.append(4)print(a,id(a))print(b,id(b))显示...
python列表浅复制_Python列表深浅复制详解
weixin_28834765的博客
02-20 359
转自：https://www.cnblogs.com/blaomao/p/7239203.html在文章《Python 数据类型》里边介绍了列表的用法，其中列表有个 copy() 方法，意思是复制一个相同的列表。例如1 names = ["小明", "小红", "小黑", "小黄", "小白"] 2 #把 names 复制，赋值给 names2 变量 3 names2 =names.copy() ...
python列表 关于深浅拷贝问题
zdunkenging的博客
10-12 290
1、浅拷贝，只拷贝对象地址，主从影响2、深拷贝，申请新空间，复制对象值，彼此不影响结论：拷贝会复制对象存储的内容（列表元素存储的是地址），浅拷贝复制外层列表各个元素的地址，以及列表内嵌套列表的地址，但不会复制嵌套列表内元素的地址。
Python 列表深浅拷贝的用法
人生苦短。。。
12-28 363
列表是一个有序的，可修改的，元素以逗号分割，以中括号包围的序列。 1.对于浅copy来说，第一层创建的是新的内存地址，而从第二层开始，指向的都是同一个内存地址，所以对于第二层以及更深的层数来说，保持一致性。 lst1=['悟空','八戒',['西施','貂蝉']] lst2=lst1.copy() print(lst1) print(lst2) lst2[0]='猴哥' print(lst2) l...
python列表的深浅拷贝
zyzgzyrmzsj的博客
12-24 265
在python中的数据类型包括：bool、int、float、str、set、list、tuple、dict等等。 简单数据类型：bool、int、float、str、 复杂数据类型：list、tuple、set、dict、 简单的数据类型变量在内存中保存的格式如下： str1 = 'hello world' print(id (str1)) #表示把字符串数据放到一个内存中，变量str1是数据的...
python 列表深浅拷贝
weixin_43095456的博客
04-14 182
import copy lis = [1,'a', (123), ['abc']] lis1 = lis lis2 = lis[:] lis3 = lis.copy() lis4 = copy.deepcopy(lis) lis[-1].append('helloworld') print('lis-->', lis) #lis--> [1, 'a', 123, ['abc', '...
Python 列表复制(深拷贝)
forward_huan的博客
10-21 300
使用列表切片 li1 = [1, 2, 3, 4, 5] li2 = li1[:] print(li2) 使用extend() li1 = [1, 2, 3, 4, 5] li2 = [] li2.extend(li1) print(li2) 使用list() li1 = [1, 2, 3, 4, 5] li2 = list(li1) print(li2)
Python教程：一文了解Python的深拷贝与浅拷贝
旦莫的博客
04-12 3661
理解 Python 中的深拷贝（deep copy）和浅拷贝（shallow copy）是非常重要的，特别是在处理嵌套结构的数据时。让我们深入探讨这两个概念，并通过代码示例进行说明。
python中列表的深浅拷贝
04-12
### Python 列表深拷贝与浅拷贝的区别及用法 #### 浅拷贝（Shallow Copy） 浅拷贝创建一个新的复合对象，但不会递归复制嵌套的对象。它仅复制顶层容器的引用，而内部对象仍然共享相同的内存位置。 以下是浅拷贝的一个例子： ```python import copy lst1 = ['a', 'b', ['ab', 'ba']] lst2 = copy.copy(lst1) print("lst1:", lst1) print("lst2:", lst2) print("id(lst1) == id(lst2):", id(lst1) == id(lst2)) # 不同的 ID 表明它们是不同的列表[^1] # 修改外部元素 lst2[0] = "c" print("After modifying external element:") print("lst1:", lst1) print("lst2:", lst2) # 修改嵌套列表 lst2[2][1] = "d" print("After modifying nested list:") print("lst1:", lst1) # 嵌套列表也被修改了 print("lst2:", lst2) ``` 上述代码展示了当修改 `lst2` 的嵌套列表时，`lst1` 中对应的嵌套列表也会被改变，因为两者共享同一个嵌套对象的引用[^2]。 --- #### 深拷贝（Deep Copy） 深拷贝不仅会创建新的顶层容器，还会递归地复制所有嵌套对象。因此，原始对象及其所有的子对象都不会受到影响。 以下是深拷贝的一个例子： ```python import copy lst1 = ['a', 'b', ['ab', 'ba']] lst2 = copy.deepcopy(lst1) print("lst1:", lst1) print("lst2:", lst2) print("id(lst1) == id(lst2):", id(lst1) == id(lst2)) # 不同的 ID 表明它们是不同的列表[^3] # 修改外部元素 lst2[0] = "c" print("After modifying external element:") print("lst1:", lst1) print("lst2:", lst2) # 修改嵌套列表 lst2[2][1] = "d" print("After modifying nested list:") print("lst1:", lst1) # 原始列表未受影响 print("lst2:", lst2) ``` 通过深拷贝，即使修改了 `lst2` 的嵌套列表，也不会影响到 `lst1`，这是因为深拷贝已经为嵌套对象分配了独立的内存空间[^4]。 --- #### 使用场景对比 - **浅拷贝适用场景**：如果数据结构简单或者不需要担心嵌套对象的变化，则可以使用浅拷贝来节省资源。 - **深拷贝适用场景**：对于复杂的、多层嵌套的数据结构，尤其是需要完全隔离原对象与其副本的情况下，应使用深拷贝。 需要注意的是，某些类型的对象无法被拷贝，例如文件、模块等[^5]。 --- 相关问题
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