Python深浅拷贝

要理解深浅拷贝,首先要了解相同的集合在内存中的划分,比如

A = [1,2,3,4]

B = [1,2,3,4]

虽然他们完全一致,但是list是可变的,Python会默认开辟两块空间.如下图

image.png

A = [1,2,3,4]
B = [1,2,3,4]
A=B
B[0]='c'
print(A)
最终会输出 ['c', 2, 3, 4] 
当B做了修改,A也会变化,因为他们引用的地址相同

image.png

为了避免这种情况发生,Python有了深浅拷贝这两种方式,

A = [1,2,3,4]
B = [1,2,3,4]
A=B[:]
B[0]='c'
print(A)
最终会输出 ['1', 2, 3, 4]

在将B赋予A时,使用切片,把B的内容复制给A,当B在做修改时不会影响A,因为他在内存中是不同的引用

image.png

通过切片的方式,只是将最外层的数据进行的拷贝,把它称为浅拷贝

A = [1,2,3,4,['a','b']]
B = [1,2,3,4,['a','b']]
A=B[:]
B[-1][0]='c'
print(A)
结果为:
[1, 2, 3, 4, ['c', 'b']]

为了解决这种数据不干净的情况,需要import  copy模块(Java中的类),使用它的deepcopy函数,

A = [1,2,3,4,['a','b']]
B = [1,2,3,4,['a','b']]
A=copy.deepcopy(B)
B[-1][0]='c'
print(A)
运行结果:
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]

这个就是深拷贝啦

### 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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