Python的copy模块提供了deepcopy()函数来实现深拷贝。你可以使用这个函数来复制几乎任何Python对象,包括列表、字典、集合等复合数据类型。 4. 示例代码 以下是一个使用copy.deepcopy()来实现列表深拷贝的示例代码: python import copy # 原列表,包含嵌套列表 original_list = [1, 2, [3, 4], 5] # 使用deepc...
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。嵌套的list在内存中指向的还是同一个。 2.使用列表生成式 使用列表生成式产生新列表也是一个浅拷贝方法,只对第一层实现深拷贝。 old = [1,[1,2,3],3] new =...
和浅拷贝对应,深拷贝拷贝了对象的所有元素,包括多层嵌套的元素。因而,它的时间和空间开销要高。 同样对list_a,若使用list_b = copy.deepcopy(list_a),再修改list_b将不会影响到list_a了。即使嵌套的列表具有更深的层次,也不会产生任何影响,因为深拷贝出来的对象根本就是一个全新的对象,不再与原来的对象有任...
python 有一种常用数据类型:list,使用list时经常需要考虑一件事件,那就是:浅拷贝与深拷贝。 至于什么是深浅拷贝,先从一个示例代码来分析一下: 复制 import copy# list 测试使用的源数据lists = [[1, 2, 3], 4, 5, 6]def low_copy():# list 浅拷贝low_list = copy.copy(lists)returnlist(low_list)...
Python中的列表拷贝分为深拷贝和浅拷贝。浅拷贝优势在于占用内存较少，但若修改深层数据，会直接影响原数据。深拷贝则优点在于修改数据时，数据间互不影响，但缺点是占用内存较大。具体来看，使用浅拷贝操作，列表元素间共享数据。例如，列表list_02和list_03通过浅拷贝生成，其中list_02[0]赋值为10000，...
python 中list的深拷贝和浅拷贝 注意:这里提到是list的隐式转换 例如a=[1,2,3] def test(n): n[2] = n[2]*2 c=a 此时是浅拷贝,当调用test(c)时,可以看到a也发生了变化 c=[1,4,3] a=[1,4,3] 要想址传递(即深拷贝)需要像这样字:d=a[:]...
浅拷贝:[[1,2,3],[4,5,0]] 深拷贝:[[1,2,3],[4,5,6]] 三、趣话说拷贝 这里我们梳理一下三个概念:引用赋值、浅拷贝、深拷贝 (1)引用赋值 引用赋值 b=a ,等于a这个对象起了一个别名,b和a 指向了同一个东西,不管是对a进行修改还是对b进行修改,实际上修改的还是同一个东西。 就好比,王小明...
我们队l1,l2的子list分别进行extend操作,如下: 我们本来只是对l1/l2的第二个子list进行extend操作,但结果却是l1的三个子数组都受到了影响,而l2是只有第二个子数组实现了extend操作。 再分别看此时各子list的内存地址: 与刚才的结果一致,l1的三个子数组位于同一段内存地址,l2则各不相同。
深⼊浅析Python中list的复制及深拷贝与浅拷贝 在Python中，经常要对⼀个list进⾏复制。对于复制，⾃然的就有深拷贝与浅拷贝问题。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...
深拷贝:两份独立的数据,各自去进行操作,不会有相互影响,直接克隆一份数据, 使用模块 copy >>> import copy >>> a = [[1,2],3,4] >>> b = copy.deepcopy(a) >>> a[0][0]=10 #修改a中第一个list中的数据不会影响深拷贝的b中的数据 ...