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  • python-copy-deepcopy

    1.结论:

    —–我们寻常意义的复制就是深复制,即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。 
    —–而浅复制并不会产生一个独立的对象单独存在,他只是将原有的数据块打上一个新标签,所以当其中一个标签被改变的时候,数据块就会发生变化,另一个标签也会随之改变。这就和我们寻常意义上的复制有所不同了。

    2.代码:

    2.1 当在 Python 中 a = something 应该理解为给 something 贴上了一个标签 a。当再赋值给 a 的时候,就好象把 a 这个标签从原来的 something 上拿下来,贴到其他对象上(浅复制);

    例子1

    >>> a = [1,2,3]
    >>> b = a
    >>> a = [4,5,6]
    >>> b
    [1, 2, 3]
    >>> 

    #例子2
    >> a = [1,2,3] >>> b = a >>> a[0] = 4 >>> a[1] = 5 >>> a[2] = 6 >>> a [4, 5, 6] >>> b [4, 5, 6] >>>

     2.2 copy与deepcopy:

    >>> import copy
    >>> a1 = copy.copy(a)
    >>> a2 = copy.deepcopy(a)
    >>> a1 == a2
    True
    >>> a1 is a2
    False
    >>> a[0] = 0
    >>> a1
    [1, 2, 3]
    >>> a2
    [1, 2, 3]
    >>> pass
    #啊,好开心啊,竟然是一样的,而且改变a之后,复制的确实没变啊。但是?区别呢?
    #往下看
    >>> b = [1,2,[3,4]] >>> b1 = copy.copy(b) >>> b2 = copy.deepcopy(b) >>> b[2][0] = 0 >>> b1 [1, 2, [0, 4]] >>> b2 [1, 2, [3, 4]] >>>
    #这下copy好像不行了,没复制内核啊,只复制了个表皮!

      这还不理解,这下解释的很清楚了:

    1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。
    2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象

    2.3 玩玩更深的(别想歪了)4层,其余自己可以试试:

    >>> b = [1,2,[3,4,[5,6,[7,8]]]]
    >>> b1 = copy.copy(b)
    >>> b2 = copy.deepcopy(b)
    >>> b[2][2][2][0] = 0
    >>> b1
    [1, 2, [3, 4, [5, 6, [0, 8]]]]
    >>> b2
    [1, 2, [3, 4, [5, 6, [7, 8]]]]
    #deepcopy依然站着,哈哈

    2.4 普通的copy:

    a = [1,2,3,4,5,[3,4,5]]
    
    #1.copy
    b = a.copy()#更改a:
    a[5][1] = 'abc'
    print("a:",a ,"b:",b)
    # 结果:a: [1, 2, 3, 4, 5, [3, 'abc', 5]] b: [1, 2, 3, 4, 5, [3, 'abc', 5]]
    a = [1,2,3,4,5,[3,4,5]]
    
    #1.copy
    b = a.copy()
    
    #更改a:
    a[5]= 'abc'
    print("a:",a ,"b:",b)
    #结果:a: [1, 2, 3, 4, 5, 'abc'] b: [1, 2, 3, 4, 5, [3, 4, 5]]

    结论:a变的时候,b也变了,说明不是真正的独立,而是相当于copy.copy(),即普通的copy相当于copy.copy()。

    参考代码:

    https://www.cnblogs.com/hokky/p/8476698.html

    https://www.cnblogs.com/linkenpark/p/5167840.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiao-yu-/p/12628344.html
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