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。
在 python 中赋值语句总是建立对象的引用值，而不是复制对象。因此，python 变量更像是指针，而不是数据存储区域， 这点和大多数 OO 语言类似吧，比如 C++、java 等 ~ 1、先来看个
1. python不允许程序员选择采用传值还是传引用。Python参数传递采用的肯定是“传对象引用”的方式。实际上，这种方式相当于传值和传引用的一种综合。如果函数收到的是一个可变对象的引用，就能修改对象的原始值——相当于通过“传引用”来传递对象。如果函数收到的是一个不可变对象的引用，就不能直接修改原始对象——相当于通过“传值’来传递对象。
跟其他编程语言不同，Python的变量不是盒子，不会存储数据，它们只是引用，就像标签一样，贴在对象上面。
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。
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。
我们可使用copy模块中的函数来复制一个复杂对象，主要分为shallow copy和deep copy两类
Python 不包含像 int 这样的简单类型 —— 只有对象类型, 如果 Python 中需要整数值，将整数赋值给相应变量（如i = 100 ）即可。在后台，Python 将创建一个整数对象，并将对新对象的引用赋值给变量。
python中有可变对象和不可变对象，可变对象：list,dict.不可变对象有:int,string,float,tuple.
想要写出python风格的代码，就得理解python的特点，合理的应用python所带来的东西。 python是一门动态类型的语言，这是由python的设计思想所决定的。在python中，我们编写对象接口而不是类型。我们关心的是一个对象能做什么，而不是关心它是什么。它是什么并不重要，重要的是它能做什么？我们希望代码能自动的适应非常多的类型，任何具有兼容性的接口对象能够正常工作。实际上这就是多态（多态：指为不同数据类型的实体提供统一的接口），这也是使用python的核心思想之一。
输出： l1: [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']] l2: [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
在实际开发过程中，我们会遇到需要将相关数据关联起来的情况，例如，处理学生的学号、姓名、年龄、成绩等信息。另外，还会遇到需要将一些能够确定的不同对象看成一个整体的情况。Python提供了字典和集合这两种数据结构来解决上述问题。这里介绍一下python字典的更新复制相关知识。
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。
首先，Python中一切事物皆对象，变量是对对象在内存中的存储和地址的抽象。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。
看到这里还是很疑惑，特别是“del 也可以被用来删除整个变量”这句，不知道和C++的free有什么区别。下面看了这位的，才稍微懂了一点（网址：Python中的del用法）
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。
python采用的是引用变量的结构，也就说如果你对一个变量赋值，并不是给这个变量开辟了一块内存空间而是将一个对象的内存空间地址告诉了这个变量，这样做的好处是便于管理，节省内存空间，便于内存释放等等。但是在一些特殊情况下还是需要一个有自己内存空间的变量，这样操作起来和原变量互不干扰。那就要用到对象的复制了。
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。
文章使用markdown写的，编辑的时候行间距还可以，显示的时候行间距好小，我也没办法。
在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的： a=[1,2,3] a="Runoob" 以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是 List 类型对象，也可以指向 String 类型对象。 可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象 在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。 不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。 可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。 python 函数的参数传递： 不可变类型：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。 可变类型：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响 python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。
最近遇到了有关Python中的copy与deepcopy问题，之前再Java里面好像也遇到了深浅复制的问题，但是Python中的深浅复制还不是很熟，就简单了解了一下它们2个的差别，可以供大家参考，不对的地方欢迎大家批评指正。
1.直接赋值 y = x 传递原始对象的引用，而不是一个副本，即y与x指向同一个对象 2.浅复制（拷贝） y = x.copy() 浅复制（拷贝）产生的对象是新的，但是它的子对象只是对原
Python 常见错误： 单元素的元组： (1)并不是元组，实际上是在多处重载了小括号，比如在表达式里，小括号的作用是分组，(1,)这个才是单元素的元组。 模块： import module 是将模块的名字设置为一个隐含的名字空间变量。 from module import method 导入到当前的全部命名空间里。 对于第二种方法并不是只有一个函数被导入，，其实整个模块也已经被导入。但只是那个函数的引用被保存了起来，所以 from...import 这种语法并不能带来性能上的差异，也没节省什么内存。 能不能重复导入一个模块， 有两个模块a,b 都导入了c模块，当a导入到b时，c是不是被导入了两次？ Python有导入模块和加载模块之分，一个模块可以被导入多次，但只会被加载一次，当python碰到一个已经被加载模块又被导入时，他会跳过加载过程，所以无需担心额外消耗内存的问题。 Package: Package是Python在文件系统上发布一组模块的一种方式，使用常见的点分方式来访问子模块，每个目录下都有一个__init__.py文件，这告诉python解释器这些目录下的文件应该被当作是一个子package而不是普通文件。一般情况下都是空文件，也可以做一些初始化的工作，对于点分访问的方式可以使用别名来少打几个字母啦。。 可改变性： “传引用”或“传值”通常不适用于Python，取而代之的是对象是可变的还是不可变的 。可改变性指的是一个对象的值是否改变。整数和字符串以及元组是不可变的，列表、字典、类、类实例等是可变的。 对方法调用的影响：如果调用的函数有任何可变对象，通常是直接修改的，直接修改其数据结构而不是返回一个修改后对象的拷贝， 复制对象和可变性： 不可变对象是被复制的，可变对象是复制了一个对他们的引用。 复制又分为浅拷贝和深拷贝，浅拷贝只复制了一个对可变对象的引用。 构造函数VS 初始化程序： python和传统OOP语言的一个区别是它没有显式的构造函数的概念，python里没有new关键字因为我们并没有真的实例化你的类。python会在创建实例并调用初始化程序。__init__方法。 实例的属性是可以动态分配的，即使是在类定义已经完成甚至创建实例以后，可以在运行时动态的创建属性。
你想复制一个对象.因为在Python中,无论你把对象做为参数传递,做为函数返回值,都是引用传递的.
python中所谓的pass-by-reference（引用传递）和pass-by-value（值传递）。是由于名字是不是内存符号造成的。
下午在用python将Linux的conf配置文件转化成字典dict时遇到了一个奇怪的问题，原先conf配置文件中没有注释行（以#开头的行），后来为了避免这种情况，添加了一个对以#开头的行删除的操作。 实践结果颠覆了已有的认知，直接上代码示例。 代码片段1
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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
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。
在当今互联网时代，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。它的简洁、灵活和强大的生态系统使其成为广泛应用于Web开发、数据分析和人工智能等领域的首选语言。然而，由于Python的动态特性和自动垃圾回收机制，开发人员常常需要了解Python的内存管理机制，以便在编写高效及可扩展性代码时能够充分利用系统资源。本篇博客将深入探讨Python的内存管理原理及最佳实践，并配以代码示例，帮助读者理解和应用Python内存管理的关键概念。
if xxx 是 Python 中的条件语句，用于判断变量 xxx 是否为真。如果 xxx 为真，则执行 if 语句块中的代码；否则，跳过 if 语句块，执行后面的代码。
本周的内容主要是写了一点点GC，同时做了一些对接GC的改动，之后接入了gtest开始测试。
Python中的增强赋值是从C语言中借鉴出来的，所以这些格式的用法大多和C一致，本身就是对表达式的简写，即二元表达式和赋值语句的结合，比如a += b 和a = a + b 就是一致的，比如还有以下的增强赋值语句。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/python-deep-shallow-copy/
可以看到 cop1，也就是 shallow copy 跟着 origin 改变了。而 cop2 ，也就是 deep copy 并没有变。
每当给变量名赋值时内存便会开辟一块空间用于存储变量值，当变量值的引用计数为零时，垃圾回收机制会回收这块内存。
虽然 Python 是我最喜欢的编程语言，但它也不是没有缺陷。每种语言都有缺点（有些比其他的多），Python 也不例外。新的 Python 程序员必须学会避免一些常见的“陷阱”程序员学习这类知识是随机的，来自经验，但本章把它收集在一个地方。了解这些陷阱背后的编程知识可以帮助您理解为什么 Python 有时行为怪异。
"""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
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
要弄懂上面的问题，我们首先要了解Python内部是如何实现dict和set类型的。我们先来看看dict的内部结构，dict其实本质上是一个散列表（散列表即总有空白元素的数组，Python会保证至少有三分之一的数组元素是空的），dict的每个键都占用一个表元，而一个表元中又分为两个部分，分别是对键的引用和对值的引用。
转载请注明出处 https://cloud.tencent.com/developer/user/1605429 Python GC 与 Objective-C ARC 提起GC(Garbage Collector)我们首先想到的应该是JVM的GC，但是作者水平有限，Java使用的不多，了解的也不够深入，所以本文的重点将放在对python gc的讲解，以及对比OC使用的ARC(Automatic Reference Counting)。 本文需要读者有Python或OC的基础，如果遇到没有讲解清楚的地方，烦
变量：在Python里，不像别的一些语言，需要声明变量类型。因为在Python里变量没有类型。 变量创建：当第一次赋值给一个变量的时候，它就自动被创建了。 变量类型：在Python里变量没有类型 变量使用：当变量被表达式使用时马上被其引用的对象所取代。
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：
最近在实习，boss给布置了一个python的小任务，学习过程中发现copy（）和deepcopy（）这对好基友实在是有点过分，搞的博主就有点傻傻分不清啊，但是呢本着一探到底的精神，还是要查资料搞清楚这对好基友的区别。
在Python编程中，内存管理与垃圾回收机制是至关重要的主题。了解Python如何管理内存和处理垃圾回收对于编写高效、稳定的程序至关重要。本文将深入探讨Python中的内存管理和垃圾回收机制，包括内存分配、引用计数、垃圾回收算法以及优化技巧。
python使用5种数字类型：布尔型、整型、长整型、浮点型和复数，所有数字类型均为不可变对象。
转自文章 http://iaman.actor/blog/2016/04/17/copy-in-python
任何编程语言都会有一个内存模型，以便管理为变量分配的内存空间。不同的编程语言，如C、C++、Java、C#，Python，它们的内存模型都是不相同的，本文将以现在最流行的Python语言为例，来说明动态类型语言的内存管理方式。
语句Statement表达式Expressionpython对象Object变量Variable名称Name赋值python函数参数传递
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“。
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