本文以python的数据拷贝为例，为大家分析浅拷贝与深拷贝的区别，阅读完整文相信大家对python的浅拷贝与深拷贝有了一定的认识。 一.普通的变量赋值我们平常使用的变量赋值就是浅拷贝，即两个变量共享同一个内存块，相同的内存地址，一旦值发生改变，另外一个变量的值也会跟随着一起变化，演示代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | list1 = [1,2,3,4,5] # 普遍的变量赋值 list2 = list1 print(id(list1)) print(id(list2)) # 修改列表list2的数据 list2.append(123) print(list1) print(list2) |
输出结果：
1 2 3 4 | 2251297055368 2251297055368 [1, 2, 3, 4, 5, 123] [1, 2, 3, 4, 5, 123] |
注意：常规的变量赋值共享一个内存块，内存地址相同，一旦值发生改变，共享同一个内存地址的所有变量值都会发生改变，可以直接通过内置函数id()对比下内存地址即可！ 二.浅拷贝和深拷贝在python开发过程中，有些时候对于上面的情况并不是我们想要的，我们更加希望对赋值后的变量做修改并不影响原始变量的值，如何实现呢？这里就需要介绍一下copy模块： copy.copy() – 浅拷贝，重新分配内存，只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象； copy.deepcopy() – 深拷贝，重新分配内存，拷贝对象及其所有子对象； 1.浅拷贝copy()
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | # !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:何以解忧 @Blog(个人博客地址): shuopython.com @WeChat Official Account(微信公众号)：猿说python @Github:www.github.com @File:python_copy.py @Time:2019/10/27:25 @Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！ """ import copy spam = ['A', 'B', 'C', 'D'] # 使用浅拷贝 cheese = copy.copy(spam) cheese[1] = 42 print(id(spam),spam) print(id(cheese),cheese) |
输出结果： 1 2 | 57205555 ['A', 'B', 'C', 'D'] 57208888 ['A', 42, 'C', 'D'] |
2.深拷贝deepcopy()
1 2 3 4 5 6 7 | import copy spam = ['A', 'B', 'C', 'D'] # 使用深拷贝 cheese = copy.deepcopy(spam) cheese[1] = 42 print(id(spam),spam) print(id(cheese),cheese) |
输出结果： 1 2 | 57205555 ['A', 'B', 'C', 'D'] 57208888 ['A', 42, 'C', 'D'] |
3.浅拷贝和深拷贝区别对于常规的字典或者列表使用copy模块的深拷贝或者浅拷贝，两者并没有区别！如果字典或者列表中还有包含有子类的话，使用copy模块的深拷贝和浅拷贝的话，结果就大不相同了： copy.copy() — 重新分配内存，只拷贝父对象，不会拷贝对象内部的子对象； copy.deepcopy() — 重新分配内存，拷贝对象及其所有子对象； 示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | import copy print("使用浅拷贝：") spam = [['A','E'], 'B', 'C', 'D'] # 使用浅拷贝 cheese = copy.copy(spam) cheese[0][0] = 42 print(id(spam),spam) print(id(cheese),cheese) print("***"*20) print("使用深拷贝：") spam = [['A','E'], 'B', 'C', 'D'] # 使用深拷贝 cheese = copy.deepcopy(spam) cheese[0][0] = 42 print(id(spam),spam) print(id(cheese),cheese) |
输出结果：
1 2 3 4 5 6 7 | 使用浅拷贝： 2179653046408 [[42, 'E'], 'B', 'C', 'D'] 2179653046920 [[42, 'E'], 'B', 'C', 'D'] ************************************************************ 使用深拷贝： 2179653086728 [['A', 'E'], 'B', 'C', 'D'] 2179653046408 [[42, 'E'], 'B', 'C', 'D'] |
以上就是python的浅拷贝与深拷贝的区别，看完之后是否有所收获呢？如果想了解更多相关内容，欢迎关注天达云行业资讯！
|