Python学习的自我理解和想法（9）

学的是b站的课程（千锋教育），跟老师写程序，不是自创的代码！

今天是学Python的第9天，学的内容是赋值，浅拷贝和深拷贝。开学了,时间不多,写得不多,见谅。

1.赋值

语法：变量 = 值

自我理解：其实就是对那个值起别名来引用.

2.浅拷贝，深拷贝存在原因

自我理解：如果我们定义一个list1=[a,b,c,d,e],list2=list1，那么修改list1时也会改变我们list2的值，为了解决这个问题，出现了深拷贝和浅拷贝这个说法.

3.底层逻辑

当我们直接写list2=list1时，list1和list2同时指向一个储存地址，所以一变万变.

4.浅拷贝

语法：[导入copy模块] list.copy

自我理解：copy函数相当于将list1和list2的储存地址分开，所以可以独立改变.

在上面的例子中，列表3中的第三个元素是一个可变的列表。当我们创建了浅拷贝list4后，4中的第三个元素仍然是指向内存中那个的引用。这就好比我们复制了一个装满东西的箱子（原始对象），得到了一个新的箱子（浅拷贝对象），虽然箱子本身是新的，但箱子里面某些可以变化的东西（如一个小盒子）在新箱子里仍然是指向原来那个小盒子的，而不是重新复制了一个小盒子。

5.深拷贝

语法：[导入copy模块] list2=copy.deepcopy(list1)

自我理解：用来解决多维列表修改元素.把多维列表的元素储存进不同的地址.

当我们创建了深拷贝6 后，6中的每一个元素，包括那个嵌套的列表，都是全新创建的，与原始对象5中的对应元素没有任何引用关系。这就好比我们不仅复制了一个装满东西的箱子（原始对象）得到一个新箱子（深拷贝对象），而且箱子里面的每一样东西，哪怕是可以变化的小盒子（如嵌套列表），也都是重新复制了一份，放在新箱子里，和原来箱子里的东西没有任何关联。

注意：深拷贝无法独立处理的问题！

深拷贝通常比浅拷贝更耗时和占用更多内存，因为它需要递归地复制所有的子对象。例如，如果我们有一个非常复杂的嵌套数据结构，里面有很多层嵌套的列表、字典等，那么进行深拷贝时，Python 需要一层一层地深入到每一个子对象并进行复制，这无疑会消耗更多的时间和内存资源。

总结

在 Python 中，赋值、浅拷贝和深拷贝是处理对象和数据结构时的重要概念。赋值只是创建了一个对象的引用，浅拷贝创建了一个新的容器对象但其中的元素可能仍然是引用，而深拷贝创建了一个完全独立的新对象包括所有子对象。理解这些概念的区别和关键要点可以帮助我们避免在编程中出现意外的结果，并更好地处理各种数据结构和对象。在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的方法来创建对象的副本，以确保程序的正确性和可靠性。

这是我今天学Python的自我想法和对其的理解，有不对的地方请同志们多多包涵，谢谢观看！对于这个部分，其实我自己也是不太懂的，所以可能只是照本宣科的写而已，如果觉得有问题的同志欢迎在评论区，在我私信讨论，谢谢！

# 流程图是pythontutor.com官网的，同志们可以自己去试试。