为代码为每一个list复制方法加上了 秒表 装饰器,下面是代码的运行结果: 不同的列表复制方式,效率对比 我们可以看到, 采用deepCopy方法的复制用时是最长的:24ms, 采用copy 和 切片方法的复制用时为300us左右,性能相当; 采用循环append方法的复制用时为2.75ms,性能折中。 结论 很显示,我们在实际使用中,应该优先考...
Return a shallow copy of the list. Equivalent toa[:].所以应该用 importcopytemp_data=[]temp_dat...
import copyoriginal_list = [1, 2, [3, 4]]copied_list = copy.deepcopy(original_list)original_list[0] = 10original_list[2][0] = 30print(original_list) #输出 [10, 2, [30, 4]]print(copied_list) #输出 [1, 2, [3, 4]]在上面的例子中，我们同样先创建了一个原始列表original_li...
copy_list[3].append('c')print('original_list:%s\ncopy_list: %s'%(original_list,copy_list)) 深拷贝 A deep copy constructs a new compound object and then, recursively, inserts copies into it of the objects found in the original 深拷贝构造一个新的复合对象,然后递归地将复制插入原始对象中的...
在上面我们说过, id是对象的唯一标识, id相同意味着a和b指向的是同一个的对象 通过上面的图我们可以发现, 与C语言不同开辟内存空间来存储变量不同, Python并没有为每一个变量开辟一个内存空间, 而是通过一种 "指向"的方式来使 变量 和 int对象(数字10)之间产生关联. ...
二、使用copy和deepcopy 1. 导入copy模块 在使用copy和deepcopy之前,需要先导入copy模块: import copy 1. 2. 示例代码 示例1:浅拷贝 # shallow_copy_example.py import copy # 创建一个包含嵌套列表的原始数据 original_list = [1, 2, [3, 4]] ...
2. 深拷贝（Deep Copy）深拷贝会创建一个新的对象，并复制原始对象的所有数据及其嵌套对象的数据。也就是说，新对象是完全独立的，与原始对象不共享任何数据。下面我们使用深拷贝来复制list1：list4 = copy.deepcopy(list1)修改list2中的元素：list2[0] = 5 会发现只有list2的值发生了变化，而list1和list4...
1、b = a:赋值引用,a 和 b 都指向同一个对象。 2、b = a.copy():浅拷贝, a 和 b 是一个独立的对象,但他们的子对象还是指向统一对象(是引用)。 b = copy.deepcopy(a):深度拷贝, a 和 b 完全拷贝了父对象及其子对象,两者是完全独立的。
print("原始列表:", original_list) 输出: 原始列表:[1, 2, [3, 4],5bash 复制的列表:[1, 2, [3, 4],5] 修改后的复制列表:[1, 2, ['a', 4],5] 原始列表:[1, 2, [3, 4],5] 在上述示例中,我们创建了一个包含整数和嵌套列表的列表。我们使用deepcopy创建了该列表的副本,然后修改了副...
# 修改内部和外部列表deep_copy[2][0] = "K"main_list[0] = 500 print(f"主列表:{main_list}")print(f"深度复制列表:{deep_copy}") 在这里,代码执行了main_list的深度复制,创建了一个名为deep_copy的独立副本。 当您修改deep_copy中的嵌套列表或外部项时,您的更改不会影响原始列表,反之亦然。这表...