在本文中，将介绍如何在Python 3中复制或“克隆”对象，以及所涉及的一些注意事项。 注：本教程是用Python 3编写的，但是在复制对象时，Python 2和3并没有什么区别。...浅拷贝意味着构建一个新的集合对象，然后用对原始集合中的子对象引用填充它。...浅拷贝 在下面的示例中，我们将创建一个新的嵌套列表，然后将其复制到list()中： >>> xs = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] >>> ys = list(xs...这是物体的浅拷贝和深拷贝之间的实际区别。 现在知道了如何创建一些内置集合类的浅拷贝，并且了解了浅拷贝和深拷贝之间的区别。但是我们仍然希望得到答案是： 如何创建内置集合的深拷贝？...这些问题的答案在Python标准库中的copy模块里。该模块为创建任意Python对象的浅拷贝和深拷贝提供了一个简单的接口。 深拷贝 让我们重复前面的列表复制示例，但有一个重要的区别。
python中浅拷贝和深拷贝 今天写python脚本，遇到了一个问题。...这里就要讲讲浅拷贝和深拷贝了。...），即浅拷贝。...需要注意的是，python中非容器类没有拷贝这一说，还有一些坑在这里可以看到。 引用的能省下不少内存空间，但是会给新手造成迷惑。...而使用了数组对象做同样的事，就会出现和python一样的浅拷贝现象。 那么如何解决之前的问题呢？ python的做法是引入标准库中的copy模块。
copy对象下的copy和deepcopy的区别 这个就是面试中常被问的python基础知识，深拷贝与浅拷贝的区别。 浅拷贝copy用来备份不可变对象的内容，一次修改，全部生效。...', id(l2)) print('id(l3)是:', id(l3)) print('id(l4)是:', id(l4)) 场景三：可变数据类型的copy（元素嵌套包含了其他复杂的类型） 深拷贝...深拷贝和浅拷贝是两种对象复制的方式。深拷贝会复制对象及其所有嵌套的对象和属性，而浅拷贝只会复制对象及其直接属性的引用，不会复制嵌套的对象。简单来说，深拷贝是完全复制，浅拷贝只是表面复制。...因此，在选择哪种拷贝方式时需要根据具体情况来决定。反正用的时候要注意。需要注意的是，在使用浅拷贝时，需要确保修改不会影响其他代码段对同一对象的依赖。否则，可能会导致程序出现不可预料的结果。
python中的直接赋值、浅拷贝和深拷贝很容易让人混淆。...1.赋值 a = ['zero', [1,2,3]] b = a 2.浅拷贝（shallow copy） import copy c = copy.copy(a) 3.深拷贝（deep copy） d...c输出： 'zero', [1, 2, 3, '4']] d输出: ['zero', [1, 2, 3]] 赋值的时候，是直接引用，b与a其实都指向同一个对象，所以当a改变时，b也随机改变； 浅拷贝的时候...，a与c独立，但是子对象指向同一对象，a变化时，c列表的子列表[1,2,3]变成了[1,2,3,4]； 深拷贝的时候，完全拷贝a及其子对象，d与a独立，d不随a的变化而变化。
浅拷贝和深拷贝的区别 需要通过 子元素 区分 浅拷贝：子元素的 引用相同 ? 深拷贝：所以引用都不相同，完全复制一份 ? 这三种不适合 int,str,float,bool等类型。
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。...二、浅拷贝（shallow copy） 浅拷贝会创建新对象，其内容是原对象的引用。 ...浅拷贝有三种形式：切片操作，工厂函数，copy模块中的copy函数 比如对上述list_a， 切片操作：list_b = list_a[:] 或者 list_b...三、深拷贝（deep copy） 深拷贝只有一种形式，copy模块中的deepcopy函数。 和浅拷贝对应，深拷贝拷贝了对象的所有元素，包括多层嵌套的元素。
python深拷贝和浅拷贝问题： 什么是深拷贝？ （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 什么是浅拷贝？...（个人理解）就是引用地址 （1）用等于号的拷贝都属于浅拷贝 ? （2）导入copy包用deepcopy进行深拷贝 ?...（3）copy包中的copy方法有点特殊 copy.copy方法只能对第一层数据进行深拷贝，但是如果要是被拷贝的数据是不可变的，例如元祖则会根据判断进行浅拷贝 ? ?
Python 直接赋值、浅拷贝和深度拷贝解析 牛客网题目：What gets printed?() 直接赋值：其实就是对象的引用（别名）。...浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。 深拷贝(deepcopy)： copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。...# 浅拷贝 >>>a = {1: [1,2,3]} >>> b = a.copy() >>> a, b ({1: [1, 2, 3]}, {1: [1, 2, 3]}) >>> a[1].append(...2、b = a.copy(): 浅拷贝, a 和 b 是一个独立的对象，但他们的子对象还是指向统一对象（是引用）。 ?...b = copy.deepcopy(a): 深度拷贝, a 和 b 完全拷贝了父对象及其子对象，两者是完全独立的。 ?
废话不多说，开始今天的题目： 问：说说Python中深拷贝与浅拷贝的区别？ 答：Python中如果需要拷贝对象，需要使用标准库中的copy模块。而说到copy模块，不得不说的就是深拷贝与浅拷贝。...深拷贝和浅拷贝需要注意的地方就是：可变元素的拷贝 在浅拷贝时，拷贝出来的新对象的地址和原对象是不一样的，但是新对象里面的可变元素（如列表）的地址和原对象里的可变元素的地址是相同的。...但是深拷贝不会这样，这个是浅拷贝相对于深拷贝最根本的区别 。(PS:这句话如果看不懂，请先看下面的代码演示，回过头来再看，就比较好理解了 。)...改变原始对象中为可变类型的元素的值，会同时影响拷贝对象； 改变原始对象中为不可变类型的元素的值，不会响拷贝对象。 import copy #定义一个列表，其中第一个元素是可变类型。...list1[1] = 'ge'; print(list2); #结果：复制对象没发生变了 [[1, 2], 'fei', 66] Python深浅拷贝总结: 1，深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间
在本文中，我们将探索什么是深拷贝和浅拷贝。此外，我们还将讨论它们之间的差异以及何时使用其中一种而不是另一种。...不可变对象 vs 可变对象 在进入 Python 中的浅拷贝和深拷贝之前，首先要理解可变对象类型和不可变对象类型之间的区别。...>>> id(a) == id(b) True Python 中的赋值语句不复制对象，它们在目标和对象之间创建绑定。...浅拷贝 vs 深拷贝 在深入讨论浅拷贝和深拷贝的细节之前，请注意，它们的区别只有在我们必须处理本质上是嵌套结构的复合对象时才有意义。换句话说，复合对象是包含其他对象的对象，例如，列表列表或集合字典。...因此，了解如何正确地复制可变对象以避免代码中的 bug 非常重要。回想一下，一个浅拷贝将从原始对象中创建一个新对象，但是如果对象包含其他对象，那么内部对象将不会被复制。
仅供学习参考，转载请注明出处 深拷贝、浅拷贝 1. 浅拷贝 浅拷贝是对于一个对象的顶层拷贝 通俗的理解是：拷贝了引用，并没有拷贝内容 ?...说明： b = a 符合浅拷贝的规则。 思考：既然浅拷贝都是指向同一个内存地址，那么是不是修改一个变量的话，是不是另一个变量指向的值都会一起修改呢？...，虽然 b = a 的确属于浅拷贝的一种，但是浅拷贝 c = copy.copy(a) 也是属于浅拷贝的另一种，那么为什么内存不一样呢？...进一步理解深拷贝 从前面浅拷贝的例子中，我们来看看使用深拷贝有什么变化。...注意点 浅拷贝对不可变类型和可变类型的copy不同 copy.copy对于可变类型，会进行浅拷贝 copy.copy对于不可变类型，不会拷贝，仅仅是指向 # 拷贝list可变类型 In [34]: a
深拷贝与浅拷贝的基本概念 什么是浅拷贝？ 浅拷贝是指创建一个新的数据结构对象，该对象是原始数据结构的副本，但不复制原始数据结构中的嵌套对象的引用。...深拷贝通常使用copy模块的deepcopy方法来完成。 2. 区分浅拷贝和深拷贝 浅拷贝和深拷贝的区别在于它们是否复制了原始数据结构中的嵌套对象的引用。让我们通过示例代码来演示这一区别。...然后，进行浅拷贝，并尝试修改浅拷贝中的一个嵌套子列表的元素。最后，打印原始列表和浅拷贝的内容。 结果将显示出浅拷贝只复制了原始数据结构的引用，而不复制嵌套对象的引用。...这意味着修改浅拷贝会影响原始数据结构。 深拷贝则会改变 深拷贝和浅拷贝是处理数据拷贝的两种重要方式，它们之间的区别在于是否复制了嵌套对象的引用。...深拷贝和浅拷贝在接口自动化中具有广泛的应用，特别是在参数化测试中。参数化测试是在多组输入数据下运行相同测试用例的场景，而深拷贝可以确保每组测试数据都是独立的，不会相互影响。
【例子】浅拷贝与深拷贝中 list1 = [123, 456, 789, 213] list2 = list1 list3 = list1[:] print(list2) # [123, 456,...为什么同样是list3 = list1[:] 执行list1.sort() 操作，list3不发生变化 执行list1[0][0] = 111 操作，list3发生变化 首先我们先了解到python的拷贝有浅拷贝和深拷贝之分...和深拷贝的表现是一样的 ---- 结合上面的例子，我们发现，对二维列表中的第一维数据做修改时，使用 = 进行赋值，对X的修改会影响Y，使用 [:] , copy.copy() , copy.deepcopy...如果是对二维列表中的第一维数据做增加或者删除操作呢？...二', '维', '度'], 9, 11] 深拷贝X列表给K为 ： [1, 3, 5, ['我', '是', '第', '二', '维', '度'], 9, 11] 我们发现，对二维列表中的第一维数据做增加或者删除操作
今天在学字典的时候，看到了深拷贝这个概念，书上没讲。 在复制字典的时候，如果直接赋值，只是复制了内存地址，一个改变，另一个也会变。...浅拷贝的话，也就是xxx.copy()，的确是复制了一份，但是这也有他的问题，就是这个字典里面的元素如果也是一个字典，那么它里面的这个元素是不会被copy的，而只是复制了内存地址。...要想完全拷贝的话，要使用深拷贝，也不是很复杂，类似于下面这样 import copy ..........
python中的可变对象包括：list、dict、set。 python中的赋值语句不会创建对象的拷贝，仅仅只是将变量名称绑定到一个对象上。...浅拷贝：通常指构造一个新的集合对象，然后用原始对象中的找到的子对象的引用来填充它。浅层的复制只有一层深度，复制过程中不会递归，所以不会创建子对象本身的副本。...创建浅拷贝 仍以python列表为例，通常我们会用list()函数来复制一个列表，这个复制过程，就是一个浅拷贝。代码示例： ? 可以看到，通过浅拷贝方式，确实是复制了一个列表。...这是因为浅拷贝没有递归复制原始对象的值，只复制了第一层，因此拷贝对象中复制了子对象的引用，并没有复制子对象的值。...创建深拷贝 python标准库中的copy模块提供了创建python对象的浅拷贝和深拷贝的接口。使用deepcopy()函数，可以创建一个对象的深拷贝。代码示例： ?
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。 浅拷贝copy() #!...is my_list: False dup == my_list: True dup[0] is my_list[0]: False dup[0] == my_list[0]: True 浅拷贝和深拷贝都是...浅拷贝和深拷贝都是为后续操作而区分的。...['d', 'e', 'x']] ['a', 'b', 'c', ['d', 'e']] ['a', 'b', 'c', ['d', 'e', 'x'], 'f'] 从这就能看出来，就以列表为例，如果浅拷贝...对于深拷贝来说没有任何改变，因为深拷贝是新建一个列表，把原列表的内容原封不动拷过来，拷过来以后它和原列表一模一样，至于原列表后来做了什么改变根本不关它的事。形象理解就是浅拷贝是活的，深拷贝是死的。
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。...引言数据拷贝是编程中不可或缺的一部分。在Python中，深拷贝和浅拷贝是两种主要的数据拷贝方式，它们的不同之处在于拷贝后的数据结构和原始数据之间的关系。...在Python中，我们通常使用copy模块的copy()函数来执行浅拷贝。...5, 6]]结论深拷贝和浅拷贝是Python中重要的概念，用于处理数据拷贝时的不同需求。...无论是在节省内存还是在确保数据安全方面，这两种拷贝方式都有其独特的用途。希望本文能够帮助您更好地理解Python中深拷贝和浅拷贝的区别，并在实际编程中应用它们。
单层浅拷贝 import copy a = 1 # 不可变数据类型 copy_a = copy.copy(a) print(id(a),id(copy_a)) # 内存地址相同 a = [1,2]...# 内存地址相同 a = [1,2] # 可变数据类型 copy_a = copy.deepcopy(a) print(id(a),id(copy_a)) # 内存地址不相同 结论一： 不管深拷贝还是浅拷贝对不可变数据类型都是引用内存地址...不管深拷贝还是浅拷贝对可变数据类型都是会重新创建新的内存空间 浅拷贝嵌套 # -----------不可变数据类型--------- # 情况一，内嵌可变数据类型 import copy a =...外层是可变数据类型、不管内层是否可变都会创新新的内存地址、但是内部如果为可变则递归创建、不可变则为引用地址 总结： 浅拷贝： 浅拷贝只做最顶层的数据类型判断 如果顶层是可变类型则创建新的内存空间...如果顶层是不可变数据类型就是引用拷贝 深拷贝： 深拷贝做递归拷贝，可以递归拷贝所有的内部嵌套数据（可以理解为循环遍历做浅拷贝判断） 深拷贝递归拷贝遇到可变类型则创建新的内存空间 深拷贝递归拷贝遇到不可变数据类型就是拷贝的引用
常规拷贝 大家常用的变量复制方法，用“=”就行。 但是！但是！但是！...在我们复制字典和列表时会和我们预想的不一致 接下来，做个小实验 常规拷贝在原始变量 x 的改变后，因为共用同一个内存地址，因此会直接放到被复制的变量 y 上，导致“不知情”的情况下导致 y 变量在没有操作的情况下改变...浅拷贝 解决办法就是使用浅拷贝 浅拷贝会将两个变量分别放在不同的内存地址，解决了常规拷贝的缺点。 深拷贝 但是，对于字典或列表中有嵌套的情况，浅拷贝同样不会生效。 这时候就需要用的深拷贝。...可以看到，深拷贝可以解决嵌套情况下，变量值的有效隔离。
l1 = [1, 2, 3] l2 = list(l1) l1.append(4) print(l1, l2) # [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3] 那这里的l2 = list(l1)是浅拷贝还是深拷贝...浅拷贝 浅拷贝的方法主要有三种，通过数据构造器（list、set）、切片，或者copy.copy()的方法。...import copy l1 = [1, 2, 3] l2 = list(l1) l3 = l1[:] l4 = copy.copy(l1) 浅拷贝意味着构造一个新的集合对象，然后用原始对象中找到的子对象的引用来填充它...3] l2 = list(l1) l1.append(4) l1[0].append(5) print(l1, l2) # [[1, 2, 5], 3, 4] [[1, 2, 5], 3] 由于浅拷贝是赋值一层...，所以l1.append(4)不会影响l2，但第二层其实是对l1的引用，所以在嵌套列表中修改会影响l2。
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