1. 引言 在 Python 编程中,我们经常需要对对象进行拷贝。拷贝可以分为浅拷贝和深拷贝。浅拷贝和深拷贝的区别在于:浅拷贝会创建对象的副本,而不拷贝对象内部的子对象;但深拷贝会拷贝所有的子对象,递
最近使用 Python 一个项目，发现 Python 的深拷贝 copy.deepcopy 实在是太慢了。 相关背景 在 Python 中, 我们有两种拷贝对象的方式：浅拷贝和深拷贝。浅拷
何谓浅拷贝/深拷贝，说得直白一点，其实就是数据拷贝，两者到底有什么区别呢？听着就挺迷糊的，python开发项目的时候说不定你就能碰上这样的坑~~
欢迎阅读本篇关于Python中深拷贝与浅拷贝的入门到精通指南。在Python开发中，理解拷贝是至关重要的，因为它涉及到数据的复制和共享，对于避免潜在的bug和性能优化都有着重要作用。本文将为您深入浅出地介绍深拷贝和浅拷贝的概念、区别以及如何在不同场景下正确应用它们。
在Python编程中，深拷贝和浅拷贝是常见的概念，它们在处理数据拷贝时起到关键作用。本文将深入探讨深拷贝和浅拷贝的区别，提供详细的示例代码，以帮助您更好地理解这两个概念。
Python 的内存管理机制，包括引用计数、垃圾回收和内存池机制，是以对象引用为基础的。通过妥善管理对象引用，Python 能够高效地管理内存使用并回收不再使用的对象。
不可变对象：该对象所指向的内存中的值不能被改变，修改对象的值时，由于其指向的值不能被改变，因此实际上是在内存中重新开辟一个地址用来存储新的值，然后将对象指向这个新值。本质上是两个对象，赋值前后对象id发生了变化。python中的不可变对象包括：bool、int、str、float、tuple、frozenset、None。
在很多语言中都存在深浅拷贝两种拷贝数据的方式，Python中也不例外。本文中详细介绍了Python中的深浅拷贝的相关知识，文章的内容包含：
“回?掏”。最近做东西，有点儿玩不转复杂数据类型，写篇博文再回顾下深、浅拷贝相关知识。深、浅的区分主要在对复杂数据类型进行操作的时候。 By the way：时间过得很快，十月了，之前定了个小目标：
从字面上看，上述语句创建了变量 lst 和 new_list，并且 lst 和 new_list 的赋值都为一个列表。但是，Python 的赋值语句并不会复制对象，而是会重新创建一个对象的引用。
Python中的赋值语句没有创建副本对于对象来说，它们只是将名称绑定到对象。对于不可变的对象来说，通常是没有什么区别的。但是，为了处理可变对象或可变对象的集合，我们可能需要一种方法来创建这些对象的“真实副本“。
审稿人：耿远昊，Datawhale成员，华东师范大学，开源教程《Joyful-Pandas》核心贡献者。
收到社区同学的反馈，希望 MMClassification 支持 kfold-cross-valid 交叉验证功能，开发同学立马安排起来，计划 24 小时内支持该特性。 然而，开发的时候却遇到了难题：深拷贝生成的 Config 对象没有 dump 方法。于是打印对象的类型想一探究竟，发现深拷贝生成的对象并不是 Config 类型。那么真相只有一个，深拷贝出了问题。下面是描述问题的示例：
Python中的列表（List）是最常用的数据结构之一，允许存储任意类型的元素，并且支持各种灵活的操作。列表是可变的，这意味着列表中的元素可以在创建后被修改。
面试过 Python 工程师的小伙伴都知道，Python 中的浅拷贝和深拷贝是面试高频题，那么接下来，让我们使用 ChatGPT 并结合自己的理解来讲述一下什么是浅拷贝与深拷贝。
而python大部分数据类型都会去重载__eq__这个函数，内部的处理会更复杂，例如在列表中，__eq__函数会遍历列表中的所有元素，比较它们的顺序和值是否相等。
在python中一个变量可以说是内存中一个对象的‘标签’或者‘引用’。假设现在有一个变量a。
「引用」：在 Python 程序中，每个对象都会在内存中申请开辟一块空间来保存该对象，该对象在内存中所在位置的地址被称为引用，使用变量名进行指代。
Python的赋值操作一般都是存储对象的引用，而不是对象的拷贝。因为如果直接对对象进行拷贝，那么运行将会比较缓慢，而且我们实际开发大部分场景都是希望引用对象而不是拷贝对象。当然了，如果你明确要求拷贝，那么需要明确调用拷贝相关的函数。
收到社区同学的反馈，希望 MMClassification 支持 kfold-cross-valid 交叉验证功能，开发同学立马安排起来，计划 24 小时内支持该特性。
title: python 深拷贝和浅拷贝 tags: python,copy,deepcopy grammar_cjkRuby: true ---
作者 koyo | 来源 Openskill 糖豆贴心提醒，本文阅读时间6分钟，文末有秘密！ Python中，对象的赋值，拷贝（深/浅拷贝）之间是有差异的，如果使用的时候不注意，就可能产生意外的结果。
话说，网上已经有很多关于Python浅拷贝和深拷贝的文章了，不过好多文章看起来还是决定似懂非懂，所以决定用自己的理解来写出这样一篇文章。
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
今天小婷儿给大家分享的是浅拷贝与深拷贝的实现方式、区别；deepcopy如果你来设计，如何实现。
面试的时候经常会问到深拷贝和浅拷贝，那么python的深拷贝和浅拷贝有什么区别呢？
1、问题的引出 之前遇到了一个求数组中出现次数最多的k个元素的题，我们参照如下的思路进行求解，首先利用一个dict记录所有元素出现的次数，key:value中的key表示元素，value表示元素出现的次数，随后根据元素出现的次数将元素放入对应的桶中，桶是一个二维数组，桶中第一个元素保存出现次数为0的元素，桶中第二个元素保存出现次数为1的元素，依次类推。最后从后往前遍历桶，取出出现次数最多的k个元素即可。 按照这样的思路，我写了如下的代码： class Solution(object): def to
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
这些天遇到高手问了我几个python比较有深度的问题：第一个是python的怎么把创建的对象内存给释放掉，本章不做总结，再者就是这个python的拷贝方式，这里总结分为3种，咱们先来说说这个： 我们可以通过id（）方法查看当前这个对象储存的物理地址。 1、通过直接赋值的方式
在实际工作中，经常涉及到数据的传递，在数据传递使用过程中，可能会发生数据被修改的问题。为了防止数据被修改，就需要在传递一个副本，即使副本被修改，也不会影响原数据的使用。为了生成这个副本，就产生了拷贝。下面先了解一下几个概念：对象、可变类型、引用
深拷贝是指创建一个新的对象，同时将原对象中的所有数据也进行复制，两者之间完全独立，互不影响。
或许你在其他编程语言比如C++有听说过拷贝分深拷贝和浅拷贝。这两个概念区别就是你复制的是一份对象的引用还是对象本身。今天我们来看一下python的赋值、浅层拷贝和深层拷贝的区别。
"""定义 在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象，把它赋值给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。 浅拷贝：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。也就是，把对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象我不复制（快捷方式） 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。也就是，把对象复制一遍，并且该对象中引用的其他对象我也复制。（复制） """ """术语解释 1、变量：是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接空间
在使用的时候，需要我们注意的是python中的一切变量都是引用赋值的，除非你显示进行复制操作。变量本身没有数据类型，有数据类型的是对象。变量就是一个void *类型的指针。
python中关于对象复制有三种类型的使用方式，赋值、浅拷贝与深拷贝。他们既有区别又有联系，刚好最近碰到这一类的问题，研究下。 一、赋值 在python中，对象的赋值就是简单的对象引用，这点和C++不同。如下： list_a = [1,2,3,"hello",["python","C++"]] list_b = list_a 这种情况下，list_b和list_a是一样的，他们指向同一片内存，list_b不过是list_a的别名，是引用。
对于传参数还是传引用还是这个问题，在上学C语言的时候就被烦过一段时间。那在python中，参数传递是传参还是传引用呢？拷贝为什么还分浅拷贝和深拷贝呢？区别是什么呢？本文主要来介绍python中的拷贝。
在编程的世界里，数据和对象的复制是一个常见而重要的操作。无论你是处理简单的变量，还是操作复杂的对象图，理解如何正确地复制数据都至关重要。在这个过程中，我们会遇到两个关键概念：浅拷贝（Shallow Copy）和深拷贝（Deep Copy）。这两个术语看似简单，但它们在实际应用中的影响却十分深远。今天，我们将深入探讨浅拷贝与深拷贝的区别，帮助你掌握这一编程中的关键技能。
对于字符串str、整数型int、布尔值bool三种不可变的对象类型，深浅拷贝是一样的，直接在内存中直接开辟空间进行存储。
（个人理解）深拷贝就是将原有的数据一模一样的拷贝一份，然后存到另一个地址中，而不是引用地址
python中的赋值是按引用来传递的，如果不是赋值而是拷贝，那就需要用到copy模块了，这就不得不谈浅拷贝和深拷贝了。
模块在搜索时，根据 sys 模块中定义的 path 变量中保存的路径进行搜索
可以看到内存地址是不同的，所以给 old_list 新增一个元素并不会同步让 new_list 也新增
从上述示例中可以看出，浅拷贝只是复制了对象的一个副本，并且副本和原对象共享同一块内存地址，所以在对原对象进行修改时，副本也会发生相应的变化。而深拷贝是完全复制了一个对象及其所有数据，所以副本和原对象之间不存在任何关系，互相独立。
原型模式是通过复制已有对象来快速创建新对象的方法，它适用于创建那些实例化很慢的对象，比如数据库连接对象，在创建好这样的对象后，我们可以缓存一份，下次需要这种对象时，我们可以直接返回一个该对象的拷贝。
之前在文章类内裸指针的使用方法中提到裸指针涉及到浅拷贝，导致崩溃，解决方案中 提到可以使用共享指针杜绝浅拷贝。今日结合python代码再次剖析其原因。
Python赋值操作或函数参数传递传递的永远是对象引用（即内存地址），而不是对象内容。在Python中一切皆对象，对象又分为可变(mutable)和不可变(immutable)两种类型。
对数据进行处理后，如果在后面的代码中，即需要使用修改之前的数据，也需要使用修改之后的数据，就要在修改前对数据进行拷贝。
看图——>注：我这里是ts写，运行也是用ts-node直接运行，其他语言用其他语言方法。
对列表进行反序是一个很常见的操作, 但python反向切片的玩法实在是非常简洁, 让人无法拒绝, 其实对某一数据结构进行"反向"是一个很有意思的操作, 比如对二叉树进行反序明星程序员被Google挂掉的故事, 还有google著名的 在不使用额外空间的前提下, 对句子内的单词进行反序的问题, 比如将This is a pen 反向为 pen a is This
其实如果是真正理解了Python对象或者说理解了可变对象和不可变对象，再根据上面的理论知识，浅拷贝和深拷贝基本上算是比较好的掌握了。所以这里不按照书上（指的是《Python核心编程》）的思路来进行总结，当然书上的例子作为入门也是非常不错的。下面给出三个例子，如果都可以理解，那么对Python浅拷贝和深拷贝的掌握到这个程度也就可以了。
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