Python中的拷贝：浅拷贝与深拷贝的区别

1. 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。浅拷贝可以通过各种方式完成，如切片、工厂函数或copy模块的copy方法。

什么是深拷贝？

深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及其所有嵌套对象的完整副本。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。

import  copy
demolist=[1,2,3,4,[2,3]]
show=copy.copy(demolist)
show[-1][0]=3
print(show)
print(demolist)
show1=copy.deepcopy(demolist)
show1[1]=1000
print(show1)
print(demolist)

看下最后的结果：

[1, 2, 3, 4, [3, 3]]
[1, 2, 3, 4, [3, 3]]
[1, 1000, 3, 4, [3, 3]]
[1, 2, 3, 4, [3, 3]]

在上面的示例中，首先创建一个原始列表demolist，其中包含两个嵌套的子列表。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。浅拷贝创建一个新的数据结构对象，但嵌套对象的引用保持不变，而深拷贝创建一个原始数据结构及其所有嵌套对象的完整副本。

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。这在确保测试的独立性和可靠性方面至关重要。