浅拷贝的操作使用 copy 模块,引入和使用如下: importcopy l1 = [1,2,3] l2 = copy.copy(l1) 这里使用元素为不可变类型的 dict 进行示例展示: d1 = {"a":1,"b":2} d2 = copy.copy(d1)print(f"d1 的地址为:{id(d1)}")print(f"d2 的地址为:{id(d2)}")print(f"d1 a 的地址为:{...
不可变数据类型包括:String(字符串)、Number(数字)、Tuple(元组) 浅拷贝: (1)不拷贝子对象的内容,只拷贝子对象的引用 (2)可以使用Python内置函数copy() 深拷贝: (1)会连子对象的内存全部拷贝一份,对子对象的修改不会影响源对象 (2)可以使用Python内置函数deepcopy() 本次内容大纲如下: 1.浅拷贝 浅拷贝只对...
AstringnameintageBstringtitleAauthorCstringcommentBpostwritescontains 状态图 使用mermaid语法展示深拷贝的状态变化: perform deep copymodify originalOriginalDeepCopyIndependent 结论 在使用Python开发的时候,深拷贝是处理复杂数据结构中非常重要的工具。它允许我们在修改一个对象的同时保持另一个对象不变。通过正确地使用...
深拷贝(deepcopy)在深拷贝中,对于不可变数据类型 Number 、String 、Tuple,深拷贝仍然是地址的指向,并不会开辟新的地址空间。 对于可变数据类型 List 、Dictionary 、Set,深拷贝会开辟新的地址空间(最顶层地址和里面的元素地址都会开辟新的地址空间),进行深拷贝。 深拷贝后,改变原始对象中的值(不区分可变类型和不...
# 浅拷贝copy(x)# 深拷贝deepcopy(x) 浅拷贝 一句话概括:浅拷贝会创建一个新对象,该新对象存储原始元素的引用 浅拷贝后的值是相同的 将列表赋值给变量 old_list 通过copy() 方法对 old_list 变量指向的对象进行浅拷贝,并赋值给新变量 new_list
首先我们要知道,Python 内不可变对象的内存管理方式是引用计数。因此,我们在谈论拷贝时,其实谈论的主要特点都是基于可变对象的。我们来看下面这段代码 输出如下 因为我们这里操作的是不可变对象,Python 用引用计数的方式管理它们,所以 Python 不会对值相同的不可变对象,申请单独的内存空间。只会记录它的引用次数 ...
2、浅复制：copy 可以看出a，b的地址已经不相等，故修改不可变对象b[0]时，a是不会发生改变的。但是a里还有一个可变对象a[1]。浅复制a时，不会给其内的可变对象分配地址，即a[1]地址与b[1]地址是相等的。改变b[1]时a[1]也就发生了改变。3、深复制：deepcopy 可看出a，b地址不相等，a[1]，b[1]...
string::copy 2019-12-23 18:03 − size_t copy (char* s, size_t len, size_t pos = 0) const;功能:把string的pos位置开始的len字节copy到s注意:s的最后要手动添加字符串结束标志 #include <iostream>#include <string... MoonXu 0 479 C实现Linux中copy功能 2019-11-27 17:54 − /*...
importcopy# 不可变对象的元组immutable=(1,"string",(3,4))# 深拷贝immutable_copy=copy.deepcopy(immutable)print(f"原始对象ID: {id(immutable)}")print(f"深拷贝ID: {id(immutable_copy)}")# 对于简单的不可变对象,ID可能相同(实现优化)# 包含可变对象的元组mixed=(1,[2,3])# 深拷贝mixed_copy=c...
二、浅copy; 三、深deepcopy; 不可变数据类型:string、元组、数值; 对于不可变数据类型,当需要改变变量的时候,由于指向地址块数据无法更改,只能开辟新的地址块,指向当前地址块; In [30]: x = 1 In [31]: id(x) Out[31]: 94027616582336 In [32]: x+=1 In [33]: id(x) Out[33]: 940276165823...