深复制(Deep Copy):不仅复制对象本身,还会递归复制对象中包含的所有对象。这样,新列表及其内部元素会占用不同的内存空间,对新列表的任何改动不会影响到原列表。 2. 深复制的示例 让我们通过代码示例来具体了解深复制的实现: importcopy# 创建一个包含子列表的原始列表original_list=[1,2,[3,4]]# 使用浅复制sha...
original_list 是一个包含嵌套列表的列表。 使用copy.copy() 创建了一个浅拷贝 shallow_copied_list。 修改shallow_copied_list 中的嵌套列表元素后,original_list 也发生了变化。这是因为两者共享同一个嵌套列表。 示例2:深拷贝 # deep_copy_example.py import copy # 创建一个包含嵌套列表的原始数据 original_...
」使用 copy 模块进行拷贝为了清晰明确的创建这些对象的“真实副本”或“克隆”，我们可以使用 Python 中的 copy 模块。我们使用复制模块。copy() 返回对象的浅拷贝，deepcopy() 返回对象的深拷贝。import copylist1 = [1, 2, 3,[ 4, 5, 6]]list2 = copy.copy(list1)list2[] = 666print(f"list1:{...
importcopylist1=[1,2,[3,4]]list2=copy.deepcopy(list1) 上面的代码创建了一个包含一个整数和一个列表的列表,并使用deepcopy()方法将其深拷贝到了另一个变量中。 2.2 示例 下面的示例演示了深拷贝的工作原理: importcopylist1=[1,2,[3,4]]list2=copy.deepcopy(list1)print("list1:",list1)print...
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...
deep_copy[] =100 deep_copy[2][] =300 # 打印原始列表和深复制 print("原始列表：", original_list)print("深复制：", deep_copy)上述代码将输出：原始列表： [1, 2, [3, 4]]深复制： [100, 2, [300, 4]]与浅复制不同，深复制创建了一个全新的对象，包括嵌套的列表。因此，当我们修改深复制...
在Python 中,我们可以使用copy模块中的deepcopy函数进行深度拷贝。下面是一个示例代码,展示了深度拷贝的基本用法: importcopy# 创建一个嵌套列表original_list=[[1,2,3],[4,5,6]]# 进行深度拷贝deep_copied_list=copy.deepcopy(original_list)# 修改深拷贝的列表deep_copied_list[0][0]='A'print("原始列表...
import copylist3 = copy.copy(list1)修改list2中的元素：list2[0] = 5 会发现list1和list3均受到影响，因为它们引用了同一个嵌套列表。这就是浅拷贝的特点。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...
在Python中,可以使用copy模块中的copy()函数来实现浅拷贝。 python import copy original_list = [1, 2, [3, 4]] shallow_copied_list = copy.copy(original_list) 4. Python中实现深拷贝的方法 同样地,copy模块中的deepcopy()函数可以用来实现深拷贝。 python import copy original_list = [1, 2, [...
思路一:利用切片操作和工厂方法list方法拷贝就叫浅拷贝,只是拷贝了最外围的对象本身,内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。 思路二:利用copy中的deepcopy方法进行拷贝就叫做深拷贝,外围和内部元素都进行了拷贝对象本身,而不是引用。 但是对于数字,字符串和其他原子类型对象等,没有被拷贝的说法,即便是用深拷贝,查看id...