clone是深拷贝还是浅拷贝_Python编程快速上手让繁琐工作自动化copy浅拷贝与deepcopy深拷贝...

本文通过实例详细解析了Python中列表赋值、浅拷贝(copy)与深拷贝(deepcopy)的区别。展示了不同操作下列表及其内部对象的变化情况,帮助读者理解Python的复制机制。

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前沿

今天来了解一下python的复制问题。一般我们所想的复制就是把一段文本完完全全的复制一份过来,是独立的两份数据,彼此不相干。但是在python中的复制可能就会出现一种诡异的问题,因为它有浅拷贝和深拷贝之说。

先看一个栗子1

print('====情况1====')L = [1,2,3,4]L1 = LL = [5,6,7,8]print(L)print(L1)print('====情况2====')L = [1,2,3,4]L1 = LL[0] = 5L[1] = 6L[2] = 7L[3] = 8print(L)print(L1)

执行结果如图:

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  • 执行结果就是:

L的值都发生了变化,但是L1的值一个变化一个没变化。

可以这样理解:L = [1,2,3,4] 就相当于把[1,2,3,4]看作一箱苹果,L就相当于一个标签,将L这个标签贴在了[1,2,3,4]这箱苹果上。这样就是把[1,2,3,4]赋值给L。而”L1 = L“其实就相当于在[1,2,3,4]这箱苹果上又贴了第二个标签L1。

下面分别说明。

  • 第一种情况

L = [5,6,7,8]就相当于把L这个标签从[1,2,3,4]上撕下来又贴到了[5,6,7,8]这箱苹果上,所以L的值变为[5,6,7,8]

但是L1这个标签还在[1,2,3,4]这箱苹果上,整改过程中[1,2,3,4]这箱苹果并没有变,所以L1的值还是[1,2,3,4]

  • 第二种情况

L[0] = 5,L[1] = 6,L[2] = 7,L[3] = 8 这样一个一个的改变L的元素值,就是将[1,2,3,4]这箱子里的苹果给替换了。

而在[1,2,3,4]这箱苹果被替换的过程中,L和L1两个标签还是原封不动的贴在原来的苹果箱上。因此两个标签代表的值都改变了,变成了[5,6,7,8]。

第二个栗子2: copy and deepcopy

现在想想一个对象被在copy或者deepcopy的时候到底发生了什么?

import copyL = [1,2,3,4,[5,6,7]]L1 = copy.copy(L)L2 = copy.deepcopy(L)print('L1等于L2吗?')print(L1 == L2 )print('L1是L2吗?')print(L1 is L2)print('现在将列表L的内层列表的第三个元素值改成77: ')L[4][2] = 77print('这是L :{}'.format(L))print('这是L1:{}'.format(L1))print('这是L2:{}'.format(L2))

执行结果如图:

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  • 以上代码解释:

L1是L的浅拷贝。L2是L的深拷贝。

  • 判断:

L1 等于 L2,但是L1不是L2。

  • 然后修改L的内层的一个列表元素值后得出:

L1的元素值有改变。

L2的元素值没有改变。

  • 所以

L2的值更符合我们印象中的复制的理解,就是我已经复制出来一份数据了,此时如果去修改原始数据,那么不影响之前拷贝出来的数据。

结论

deepcopy : 即深拷贝,与我们寻常理解的拷贝的意义相同,拷贝原数据形成新的相同数据,并且两份数据保持独立,没有关联关系。

copy: 即浅拷贝,拷贝原数据,实际上是给原数据贴上新的标签(也就是引用),都是指向同一对象。既然两个数据是指向相同对象,当其中一个数据做出修改,另一个数据也随之改变。

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