在Python中,深拷贝是指创建一个新的对象(或数据结构),并递归地复制原对象中的所有子对象,直到这个新对象及其所有子对象都不再与原对象及其子对象共享任何数据。简而言之,深拷贝是对象及其所有层级的内容的完全独立复制。 2. 为什么需要深拷贝,以及它与浅拷贝的区别? 需要深拷贝的原因主要是为了避免在修改新对象时...
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 =...
首先,创建了一个名为will的变量,这个变量指向一个list对象,从第一张图中可以看到所有对象的地址(每次运行,结果可能不同) 然后,通过will变量对wilber变量进行赋值,那么wilber变量将指向will变量对应的对象(内存地址),也就是说”wilber is will”,”wilber[i] is will[i]” 可以理解为,Python中,对象的赋值都是进...
1. python list的深/浅拷贝 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.cop...
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，...
在Python中切片操作,copy模块中的cop()方法,list( )、dict( )、set( )等构造方法都可以进行浅拷贝。对于简单的数据结构,浅拷贝可以很好地工作,但在处理嵌套结构时,需要注意对原始对象和其副本之间的关系,避免意外修改原始数据(图2)。 深拷贝 可以想象为制作一个手工复制的画作。假设有一幅画,这幅画上面画了一...
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[:]...
import copy a = [[1.2,3],[4,5,6]] b= a c= copy.copy(a) d = copy.deepcopy(a) a.append(7) a[1][2]=0 print("原列表:",a) print("引用赋值:",b) print("浅拷贝:",c) print("深拷贝:",d) 一、场景 当我们面试关于python语法的时候,面试官会出一些我们很难注意到的问题,比如...
其实python对于深拷贝与浅拷贝的处理方式依然是很灵活的,甚至有一个专门的工具包copy来做个事情 来看以下这组list的拷贝方法: 已知lista是一个已经定义好了的list listb=lista 注意,这个并不是一个copy的过程,这里lista与listb完全等同 以下提供一些copy方法,但注意是深copy还是浅copy: ...
Python中的列表深拷贝 在Python中,列表是一种非常常用的数据结构,它可以存储任意类型的元素,包括数字、字符串、甚至是其他列表。在编程过程中,我们经常需要对列表进行复制操作,以便在原列表的基础上做出修改而不影响原始数据。Python中的列表复制有两种方式:浅拷贝和深拷贝。本文将重点介绍Python列表的深拷贝操作。