关于python的深复制和浅复制

最新推荐文章于 2024-06-24 16:37:33 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-24 16:37:33 发布 · 167 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了Python中的浅复制和深复制概念。浅复制只复制最外层容器而不复制内部对象，适用于不可变元素；深复制则完全复制所有层级的对象，确保没有引用共享。文章通过实例解释了两种复制方式的区别。

1 浅复制

在python中，构造方法和[:]做的是浅复制，即复制了最外层的容器，副本中的元素是源容器的元素的引用

如果浅复制内的元素是不可变的，那么没什么影响，但是如果包含可变元素，如元组中包含列表之类的，对元组中的列表（可变元素）进行修改的话就是原地修改，但是如果对不可变元素进行修改，就等于是创建了一个新元组（元组是相对不可变的），所以浅复制后的两个对象，对可变对象的引用是相同的，对原本元组里的数据硕引用就是不同的


2  深复制

深复制由copy()函数提供的deepcopy（）和copy函数提供，就是不共享内部对象的引用

遂言
关注
深入浅析Python中list的复制及深拷贝与浅拷贝
09-20
我们经常需要复制一个列表到另一个变量，而在复制过程中涉及到的深拷贝（deep copy）和浅拷贝（shallow copy）是两个重要的概念。理解它们之间的差异对于编写健壮的程序代码和避免潜在的错误至关重要。 浅拷贝通常...
精选资源
Python 深拷贝和浅拷贝详解
03-09
在Python编程语言中，深拷贝和浅拷贝是两种不同的复制对象的方法，它们涉及到对象内存的管理和数据结构的复制。这两个概念对于理解和处理复杂的对象结构至关重要。 **浅拷贝**： 浅拷贝（Shallow Copy）是创建一个...
Python 浅复制（Copy）与深复制（Deepcopy）的附代码解析
QZQ的博客
05-12 1129
有一个法则，即浅复制会拷贝一级Object的信息，但是不会拷贝二级Object的信息。也就是说，上述的案例中如果不修改被嵌套的List的话，是不会出问题的。这个法则也适用于别的Object，比如字典嵌套列表，自定义Class嵌套字典等等。
理解python中的深复制和浅复制
python学习者的博客
08-10 4508
深复制和浅复制 在python中一切都是对象，每个对象包含了idendity、type 和 value。所以python中的复制语句实际上是添加引用，将内存地址赋予了一个新的别名。 浅复制 浅复制一般出现在非嵌套的对象当中，python中的非容器对象(num,str,其他原子性对象)，元组是个例外，后面会讲，对于复制都使用的是浅复制，不分浅复制和深复制。那么对于容器类对象，像list和dict，浅拷贝和深拷贝就有区分了。下面简单的例子： ''' 遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：
Python的深复制和浅复制
GoProLin的博客
06-24 492
在Python编程中，理解对象的复制是至关重要的。Python提供了两种主要的复制方法：浅复制（shallow copy）和深复制（deep copy）。这两种方法在处理可变对象时有着显著的区别。下面我们简单看一下两者的使用。千夫指是指创建一个新对象，这个新对象是原对象的一部分或者全部的副本，但对于原对象中嵌套的对象（比如列表中的列表），浅复制仅仅复制它们的引用，也就是说浅复制不会递归复制所有的子对象。深复制则是创建一个新对象，并递归地复制所有子对象。
python深复制和浅复制_Python列表的深复制和浅复制示例详解
weixin_31207855的博客
02-21 376
一、深复制与浅复制列表是Python中自带的一种数据结构，在使用列表时，拷贝操作不可避免，下面简单讨论一下列表的深复制(拷贝)与浅复制首先看代码：l1 = [5, 4, 3, 2, 1]# 用两种方法实现对列表l1的拷贝l2 = l1l3 = l1[:]print(l1) # [5, 4, 3, 2, 1]print(l2) # [5, 4, 3, 2, 1]print(l3) # [5, 4, ...
python 深复制 浅复制
weixin_43206271的博客
02-03 359
python 深复制 浅复制
python深复制_Python 深浅复制
weixin_42532938的博客
01-14 1057
(一)浅复制复制列表最简单的方式是使用内置类型的构造方法:>>> l1 = [1, [2, 3], (4, 5)]>>> l2 =list(l1)>>>l2[1, [2, 3], (4, 5)]>>> l2 isl1False>>> l2 ==l1True对于列表和其他可变序列来说，也可以使用[:]：>...
Python中的浅复制与深复制
weixin_55020138的博客
03-10 4575
首先我们引入切片的概念。 切片适用于列表、元组、字符串、range对象等类型，但作用于列表时功能最强大。可以使用切片来截取列表中的任何部分，得到一个新列表。 举几个例子： >>> aList = [3, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 13, 15, 17] >>> aList[::] #返回包含所有元素的新列表 [3, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 13, 15, 17] >>&g
Python 浅复制与深复制（Shallow Copy & Deep Copy）
最简单的方法，解决最实际的问题。
03-07 2032
在Python中，赋值语句的意义是在对象与变量之间建立引用关系，相当于给对象起了名字。对于复合类型对象，由于其可以保存其他类型对象的引用，而在复制时即引出了“仅复制引用关系”或“同时复制引用对象”两种选择，即浅复制和深复制。
彻底理解Python中浅拷贝和深拷贝的区别
热门推荐
专注自动化、性能测试、测试架构学习交流
12-09 1万+
Python浅拷贝只复制某个对象的引用，而不复制对象本身，新旧对象还是共享同一块内存。Python深拷贝会创造一个一摸一样的对象，新对象和原对象不共享内存，修改新对象不会改变原对对象。
Python中的深拷贝和浅拷贝详解
12-25
变量-引用-对象(可变对象，不可变对象)-切片-拷贝(浅拷贝，深拷贝) 【变量-对象-引用】 在Python中一切都是对象，比如说:3, 3.14, ‘Hello’, [1,2,3,4],{‘a’:1}…… 甚至连type其本身都是对象，type对象 Python...
安全帽与口罩检测数据集_20251118_043642.zip
12-27
安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称：安全帽与口罩检测数据集 图片数量： - 训练集：1690张图片 - 验证集：212张图片 - 测试集：211张图片 - 总计：2113张实际场景图片 分类类别： - HelmetHelmet：戴安全帽的人员，用于安全防护场景的检测。 - personwithmask：戴口罩的人员，适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask：未戴口罩的人员，用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式：JPEG/PNG图片，来源于实际监控和场景采集，细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型，适用于建筑工地、工厂等环境，提升安全管理效率。 公共卫生管理应用： 集成至公共场所监控系统，实时监测口罩佩戴情况，为疫情防控提供自动化支持，辅助合规检查。 智能安防与合规检查： 用于企业和机构的自动化安全审计，减少人工干预，提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新： 支持计算机视觉目标检测领域的研究，适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性： 每张图片均经过标注，边界框定位准确，类别定义清晰，确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性： 包含安全帽和口罩相关类别，覆盖工业、公共场所以及多种实际环境，样本丰富，提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强： 标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于目标检测任务，便于快速集成和部署。 实际应用价值突出： 专注于工业安全和公共健康领域，为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑，具有较高的社会和经济价值。
FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛方面的应用-面向多场景优化的代码实战与趋势前瞻.docx
12-27
内容概要：本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用，系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念，并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧，展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景，论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制，强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势，体现技术前瞻性。; 适合人群：具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统（如FreeRTOS）的高校学生或参赛开发者，尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员（经验1-3年为佳）。; 使用场景及目标：① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现；② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术；③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力； 阅读建议：此资源强调实战导向，建议结合STM32等开发平台边学边练，重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化，并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试，深入理解代码与系统动态行为的关系。
场景削减拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）
最新发布
12-27
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）方法的场景削减技术，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题，特别是在电力系统、可再生能源等领域中，通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景，从而降低计算复杂度，提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势，并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外，文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接，涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域，突出其实用性和可复现性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、可再生能源、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模；②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减；③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节；④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法，提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤，并参考附带的其他科研案例拓展应用思路；同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段，确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集_20251118_065219.zip
12-27
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量： 训练集：708张图片 验证集：158张图片 总计：866张图片 • 训练集：708张图片 • 验证集：158张图片 • 总计：866张图片 • 分类类别： CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图片为常见格式（如JPEG/PNG），来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发：用于自动检测道路坑洞，实现实时预警和维护响应，提升道路安全。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统：帮助车辆识别道路缺陷，避免潜在事故，增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理：用于道路状况评估和定期检查，优化维护资源分配和规划。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用，推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注与类别覆盖：标注高质量，包含三种常见坑洞类型（CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole），覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性：数据集涵盖多种场景，提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于目标检测任务，支持快速模型迭代。 • 实际应用价值：专注于道路安全与维护，为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑，促进效率提升。
废物分类实例分割数据集_20251118_144310.zip
12-27
废物分类实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：废物分类实例分割数据集 图片数量： - 训练集：2,658张图片 - 验证集：316张图片 - 测试集：105张图片 - 总计：2,974张图片（训练集 + 验证集） 分类类别： - 电子产品（electronics） - 玻璃瓶（gbottle） - 口罩（mask） - 金属（metal） - 塑料袋（pbag） - 塑料瓶（pbottle） - 废物（waste） 标注格式：YOLO格式，包含多边形点坐标，适用于实例分割任务。 数据格式：JPEG图片，来源于实际场景，涵盖多种废物物品。 二、适用场景 智能废物分类系统开发： 数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割废物物品的AI模型，辅助垃圾分类和回收管理。 环境监测与环保应用： 集成至智能垃圾桶或监控系统，提供实时废物识别功能，促进环保和资源回收。 学术研究与技术创新： 支持计算机视觉与环境保护交叉领域的研究，助力开发高效的废物处理AI解决方案。 教育与培训： 数据集可用于高校或培训机构，作为学习实例分割技术和AI在环境应用中实践的重要资源。 三、数据集优势 类别多样性与覆盖广： 包含7个常见废物和可回收物品类别，如电子产品、玻璃瓶、口罩、金属、塑料袋、塑料瓶和废物，涵盖日常生活中的多种物品，提升模型的泛化能力。 精准标注与高质量： 每张图片均使用YOLO格式进行多边形点标注，确保分割边界精确，适用于实例分割任务。 任务导向性强： 标注兼容主流深度学习框架，可直接用于实例分割模型的训练和评估。 实用价值突出： 专注于废物分类和回收管理，为智能环保系统提供关键数据支撑，推动可持续发展。
TG发卡机器人-支持USDT双语言（独角数版本）.zip
12-27
TG发卡机器人-支持USDT双语言（独角数版本）.zip
python 深复制和浅复制区别
09-27
在 Python 中，深复制（Deep Copy）和浅复制（Shallow Copy）是数据拷贝的两种方式，它们的区别在于是否对对象内部的数据结构进行完全独立的复制。 **浅复制**（shallow copy）是指创建一个新的引用，新对象只拥有...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值