python深浅拷贝

本文介绍了Python中的深浅拷贝概念,通过实例展示了浅拷贝仅拷贝引用而不复制内容,而深拷贝则会递归复制对象的所有内容。文章探讨了如何使用`copy`库实现深拷贝,并通过示例展示了深拷贝如何防止原始对象被意外修改。
# -*- coding:utf-8 -*-
import copy
#深浅拷贝
#浅拷贝,只拷贝指针并没有拷贝指针指向的内容
a=[1,[2]]
b=a[:]
b.append(4)
print(b)  #输出[1, [2], 4]
a[1].append(3)
print(a) #输出[1, [2, 3]]
print(b) #输出[1, [2, 3], 4] a的修改影响b
#深拷贝,拷贝指针且拷贝指针指向的内容,通过调用copy库实现
a1=[1,[2]]
#实现b1对a1的深度拷贝
b1=copy.deepcopy(a1)  
b1.append(4)
print(b1)   #输出[1, [2], 4]
a1[1].append(3)
print(a1) #输出[1, [2, 3]]
print(b1) #输出[1, [2], 4] a的修改不影响b

### 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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