4. 深拷贝:deepcopy 创建一个新对象,且存储的对象引用也是新的 深,意味着会把所有子元素对象也复制生成一个新对象 import copy old= [[1,2], [3,4]]new=copy.deepcopy(old) print("old list", id(old)) old.append([5,6]) print("Old list:", old,"id is :", id(old),id(old[1])) p...
1、复制不可变数据类型(int、string、tuple)的时候,无论是copy(浅拷贝)、deepcopy(深拷贝)或者“=” 的地址都与原对象id地址一样 代码: import copy # 不可变类型(int、string、tuple) a = "你好" b = a c = copy.copy(a) # 浅拷贝 d = copy.deepcopy(a) # 深拷贝 print("a的原地址", id(a...
In [29]: b=copy.deepcopy(a) In [30]:id(a)==id(b) Out[30]:False 对于深度复制, 由于列表中有嵌套 如果仅仅通过上面可变对象的复制方法(ie. list_b = copy.copy(list_a)), 尽管也能创造出不同id的对象 但是它们的列表引用却会引用到相同的对象, 导致在改变列表的时候, 原本拷贝的列表也遭到改...
d[types.CodeType]=_deepcopy_atomic d[type]=_deepcopy_atomic d[types.BuiltinFunctionType]=_deepcopy_atomic d[types.FunctionType]=_deepcopy_atomic d[weakref.ref]=_deepcopy_atomic d[property]=_deepcopy_atomic # 针对容器类型,在builtsin.py中定义了他们复制方式 d[list]=list.copy d[dict]=dic...
而如果是可变对象,比如 list,set,dict 等,就需要区分浅拷贝和深拷贝。 浅拷贝的操作过程:为新变量重新分配内存地址,新变量的元素与原始变量的元素地址还是一致的。 但是如果原始变量的元素是不可变类型,那么修改原始变量或新变量的元素之后,不会引起两个变量的同步变化。
在上面的例子中，我们同样先创建了一个原始列表original_list，然后使用deepcopy()函数对其进行深层拷贝，得到了一个拷贝列表copied_list。通过修改原始列表和拷贝列表中的元素，我们可以观察到它们的变化情况。从输出结果可以看出，无论是修改原始列表中的元素还是可变对象[3, 4]，拷贝列表的元素都没有发生改变。这是...
copy包的copy()和deepcopy()方法 3.2、dict基本操作 添加数据:dict[key] =value,添加数据对(key,value),如果key存在,则修改key对应的value值 删除数据:del dict[key],key不存在,则报错 返回数据:items()——返回键值对的list数组,keys()——返回key的list数组,values()——返回values的list数组 ...
d[types.FunctionType]=_deepcopy_atomic d[weakref.ref]=_deepcopy_atomic d[property]=_deepcopy_atomic# 针对容器类型,在builtsin.py中定义了他们复制方式d[list]=list.copy d[dict]=dict.copy d[set]=set.copy d[bytearray]=bytearray.copy# deepcopy_atomic会直接返回原始对象,这就是为什么int、str这...
print("tuple4[1]",id(tuple4[1]))tuple3[1].append(4)print("tuple3:",tuple3)print("tuple4:",tuple4)# 可变类型:列表# 1. 列表中的每项元素都是不可变类型时:list1=[1,2]list2=copy.deepcopy(list1)# 内存地址发生改变,说明对对象进行了拷贝print("list1:",id(list1))print("list2:",...
制作字典的浅层复制可以使用dict.copy() 方法 而制作列表的浅层复制可以通过赋值整个列表的切片完成,例如,copied_list = original_list[:]。 说到这里,疑问就产生了?什么是浅拷贝?浅拷贝的对应深拷贝又该作何解释? 2、谈谈浅拷贝和深拷贝 官方文档定义: ...