copy.copy vs copy.deepcopy在元组上的性能 - 腾讯云开发者社区

下面来看下深浅拷贝的不同之处：首先字符串元组以及数值的深浅拷贝是没有差别的，如下例子所示： # 例3.1 # 字符串 import copy a = '1345' b = copy.copy(a...# 数值 import copy a = 1345 b = copy.copy(a) c = copy.deepcopy(a) print(id(a), id(b), id(c)) 输出： 9326480...9326480 9326480 [Finished in 0.1s] # 元组 import copy a = (1,2,3) b = copy.copy(a) c = copy.deepcopy(...# 列表 import copy a = [1,2,3] b = copy.copy(a) c = copy.deepcopy(a) print(id(a), id(b), id(c)) 输出： 17540104...这样，不管数据结构多么的复杂，数据之间的修改都不会相互影响，这就是深拷贝，也同样可以将深拷贝理解为真正意义上的复制，是两个操作独立的个体。

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困扰我 48 小时的深拷贝，今天终于...

浅拷贝 vs 深拷贝✦ 当被拷贝的对象是不可变对象时，例如字符串、无可变元素的元组，浅拷贝和深拷贝没有区别，都是返回被拷贝的对象，即没有发生拷贝。...>>> import copy >>> a = (1, 2, 3) # 元组的元素均为不可变对象 >>> b = copy.copy(a) # 浅拷贝 >>> c = copy.deepcopy(a...>>> import copy >>> a = [1, 2, 3] >>> b = copy.copy(a) >>> c = copy.deepcopy(a) >>> id(a), id(b), id(...>>> import copy >>> a = [1, 2, [3, 4]] >>> b = copy.copy(a) >>> c = copy.deepcopy(a) >>> id(a), id(b)...问题的产生✦ 在了解浅拷贝和深拷贝的区别后，我们回到本文的重点：Config 中的深拷贝为什么不能正常拷贝？答案是 Config 没有实现 __deepcopy__ 魔术方法。

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Python | Python学习之深浅拷贝

下面来看下深浅拷贝的不同之处：首先字符串、元组以及数值的深浅拷贝是没有差别的，如下例子所示： # 例3.1 # 字符串 import copy a = '1345' b = copy.copy(a)...数值 import copy a = 1345 b = copy.copy(a) c = copy.deepcopy(a) print(id(a), id(b), id(c)) 输出： 9326480...9326480 9326480 [Finished in 0.1s] # 元组 import copy a = (1,2,3) b = copy.copy(a) c = copy.deepcopy(...# 列表 import copy a = [1,2,3] b = copy.copy(a) c = copy.deepcopy(a) print(id(a), id(b), id(c)) 输出： 17540104...这样，不管数据结构多么的复杂，数据之间的修改都不会相互影响，这就是深拷贝，也同样可以将深拷贝理解为真正意义上的复制，是两个操作独立的个体。

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Python对象的深浅拷贝，你到底变不变

在Python有个重要的东西，就是对象的深浅拷贝。...我们就称为：'==' vs 'is' == 比较对象之间的值是否相等 is 比较的是对象身份是否相等，它们是否同一个对象我们一般通过id来是否相等来判断是否同一个对象 a = 10 b = 10 a...对于深拷贝，在python中提供了对应的函数copy.copy() import copy l1 = [1, 2, 3] l2 = copy.copy(l1) t1 = (1, 2, 3) t2 = tuple...(t1) t1 == t2 True t1 is t2 True 元组（1，2，3）只被创建一次，t1和t2同时指向这个元组，反正你看到copy.copy()就是两个True 这里有一个天天来骗小孩的东西...如果你添加一个序列来，我浅拷贝没有指向你新来的对象。我干嘛跟着你变。 l1.append(100)l1的列表新增元素100，不会对l2产生影响，l1和l2是两个不同的对象如果我在元组加呢？？？

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困扰我 48 小时的深拷贝，今天终于...

浅拷贝 vs 深拷贝当被拷贝的对象是不可变对象时，例如字符串、无可变元素的元组，浅拷贝和深拷贝没有区别，都是返回被拷贝的对象，即没有发生拷贝。...>>> import copy >>> a = (1, 2, 3) # 元组的元素均为不可变对象 >>> b = copy.copy(a) # 浅拷贝 >>> c = copy.deepcopy...>>> import copy >>> a = [1, 2, 3] >>> b = copy.copy(a) >>> c = copy.deepcopy(a) >>> id(a), id(b),...>>> import copy >>> a = [1, 2, [3, 4]] >>> b = copy.copy(a) >>> c = copy.deepcopy(a) >>> id(a), id...问题的产生在了解浅拷贝和深拷贝的区别后，我们回到本文的重点，Config 中的深拷贝为什么不能正常拷贝？答案是 Config 没有实现 __deepcopy__ 魔术方法。

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Python深浅拷贝

本文中重点讲解下Python中的深浅拷贝知识点内存相关浅拷贝深拷贝 ---- 内存相关赋值和修改内存地址中的数据查看内存地址id()函数小数据池机制整数在程序中的使用非常广泛，Python...v3和v4：在系统中重新开辟了内存 ? == 和is区别 == ：比较值是否相等 is：判断内存地址是否相同 ?...浅拷贝copy 不管是浅拷贝还是深拷贝，都会开辟新的内存浅拷贝只拷贝第一层 # 浅拷贝 # 单层列表 V1 = [1, 2, 3, 4] V2 = copy.copy(V1) # 相当于是开辟新的内存来存储...import copy t1 = (1,2,3,4) t2 = copy.copy(t1) t3 = copy.deepcopy(t1) print(id(t1), id(t2)) print(id(t1...（可变元素） t1 = (1,2,3,[4,5,6]) t2 = copy.copy(t1) t3 = copy.deepcopy(t1) print(id(t1), id(t2)) print(id(

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python之浅拷贝与深拷贝

深拷贝深拷贝是对于一个对象所有层次的拷贝(递归) In [17]: import copy In [18]: c = copy.deepcopy(a) In [19]: id(a) Out[19]...注意：变量e由于用的是深拷贝，所以引用与值都是独立的一份 copy.copy 上面演示了copy.deepcopy的用法，下面看copy.copy的用法： In [40]: a = [1,2,3] In...由于变量e用的是copy.copy(c)的方法，所以只拷贝了列表[a,b]的引用（copy.copy只能拷贝第一层引用），所以变量c与变量e的内存地址是不同的，但当改变[a,b]列表中a列表的值时，发现...实际上列表[a,b]中的两个列表a,b的内存地址还是指向的a与b copy元组时的特点 ?...copy.copy方法在copy时会自动判断copy的对象是可变类型还是不可变类型，如果是不可变类型，那么直接将引用指向copy的对象，如果是可变类型，那么只拷贝第一层的引用，后面的引用不会拷贝

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python 深复制和浅复制详解

可变对象与不可变对象可变对象是指，一个对象在不改变其所指向的地址的前提下，可以修改其所指向的地址中的值；值和地址不对应（列表）不可变对象是指，一个对象所指向的地址上值是不能修改的，如果你修改了这个对象的值...a_list = [1, 2, 3] a_shallow_list = copy.copy(a_list) a_deep_list = copy.deepcopy(a_list) print("id of...a_tuple = (1, 2, 3) a_shallow_tuple = copy.copy(a_tuple) a_deep_tuple = copy.deepcopy(a_tuple) # 比较基本不可变对象...a1_tuple = (1, 2, (1, 2, 3), [1, 2, 3]) a1_shallow_tuple = copy.copy(a1_tuple) a1_deep_tuple = copy.deepcopy...a1_list = [1, 2, (1, 2, 3), [1, 2, 3]] a1_shallow_list = copy.copy(a1_list) a1_deep_list = copy.deepcopy

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深度解析Python的赋值、浅拷贝、深拷贝

深拷贝(deepcopy)： copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。拷贝就是把原数据复制一份，在复制的数据上随意改动不会影响到其原数据。也就是这里讲的深拷贝。...f = copy.deepcopy(c) 深度拷贝，c 和 f 完全拷贝了父对象及其子对象，两者是完全独立的。...[深浅拷贝理解图1] 拷贝对可变类型和不可变类型的区别 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。...copy.deepcopy() 深拷贝对可变、不可变类型都一样递归拷贝所有，对象完全独立所谓的不可变指的是所指向的内存中的内容不可变。同一份内存地址，其内容发生了改变，但地址依旧不变。...深拷贝测试 In [71]: a = ([1, 2], [3, 4]) In [72]: b = copy.copy(a) In [73]: c = copy.deepcopy(a) In [74

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深浅Copy的理解

在python里对对象进行拷贝有三个，即赋值，深拷贝，浅拷贝。而对象又分为两种，一种是不可变对象(字符串、元组、数字 )，一种是可变对象(列表、字典)。...而深浅拷贝有三种情况：拷贝的是不可变对象、拷贝的是可变对象、拷贝的可变对象里面还有子对象拷贝不可变对象 import copy list0 = 'hello,world' list1 = copy.copy...(list0) list2 = copy.deepcopy(list0) list3 = list0 print(list0, id(list0)) print(list1, id(list1)) print...拷贝可变对象 import copy list0 = [1,2,3,4,5,6] list1 = copy.copy(list0) list2 = copy.deepcopy(list0) list3...拷贝可变对象中还存在子对象的 import copy list0 = [1,2,3,4,5,6, ['a', 'b']] list1 = copy.copy(list0) list2 = copy.deepcopy

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深度解析Python的赋值、浅拷贝、深拷贝

深拷贝(deepcopy)： copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。拷贝就是把原数据复制一份，在复制的数据上随意改动不会影响到其原数据。也就是这里讲的深拷贝。...f = copy.deepcopy(c) 深度拷贝，c 和 f 完全拷贝了父对象及其子对象，两者是完全独立的。 ?...深浅拷贝理解图1 拷贝对可变类型和不可变类型的区别 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。...copy.deepcopy() 深拷贝对可变、不可变类型都一样递归拷贝所有，对象完全独立所谓的不可变指的是所指向的内存中的内容不可变。...深拷贝测试 In [71]: a = ([1, 2], [3, 4]) In [72]: b = copy.copy(a) In [73]: c = copy.deepcopy(a) In [74

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深复制与浅复制

—–而浅复制要分两种情况进行讨论： 1）当浅复制的值是不可变对象（数值，字符串，元组）时和“等于赋值”的情况一样，对象的id值与浅复制原来的值相同。...2）当浅复制的值是可变对象（列表和元组）时会产生一个“不是那么独立的对象”存在。...c=copy.copy(a) >>> id(c) 4367619440 >>> d=copy.deepcopy(a) >>> id(d) 4367619440 当浅复制的值是可变对象（列表，字典）时，改变的值不是...因此自然 a b 的值都变成了 [4, 5, 6]。搞明白这个之后就要问了，对于一个复杂对象的浅copy，在copy的时候到底发生了什么？ ...所以说看这里的origin[2]，也就是 [3, 4] 这个 list。根据 shallow copy 的定义，在 cop1[2] 指向的是同一个 list [3, 4]。

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元组、字典、集合的内置方法，散列表、深浅拷贝学习笔记

目录元组内置方法（了解）元祖的方法有序or无序可变or不可变使用元组的目的字典内置方法（*****）使用方法需要掌握（****）无序、不可变散列表集合的内置方法常用操作+内置方法...优先掌握（*****）需要掌握深浅拷贝 Python 直接赋值、浅拷贝和深度拷贝解析字典浅拷贝实例实例实例解析更多实例元组内置方法（了解）元组：只可取，不可更改的列表，元组一经创建就写死了...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。...更多实例以下实例是使用 copy 模块的 copy.copy（浅拷贝）和（copy.deepcopy ）: #!...c = copy.copy(a) #对象拷贝，浅拷贝 d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝，深拷贝 a.append(5)

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python之深浅拷贝

######### n1 = 123 # n1 = "age 10" print(id(n1)) # ## 赋值 ## n2 = n1 print(id(n2)) # ## 浅拷贝 ## n2 = copy.copy...(n1) print(id(n2)) # ## 深拷贝 ## n3 = copy.deepcopy(n1) print(id(n3)) 对于字典、元组、列表而言，进行赋值、浅拷贝和深拷贝时，其内存地址的变化是不同的...浅拷贝，在内存中只额外创建第一层数据 >>> n1 = {"k1": "zhangshan", "k2": 123, "k3": ["lisi", 456]} >>> n3 = copy.copy(n1...dic = { "cpu":[80,], "mem":[80,], "disk":[80,] } print("before:",dic) #new_dic = copy.copy(dic) #...new_dic = copy.deepcopy(dic) ##深拷贝只更新拷贝后的数据，而原来的数据保留不变！

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Python 深拷贝、浅拷贝

，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？...Out[26]: 140490275823112 In [27]: id(e[0]) # 查看变量 a 在 e 的list内存地址，居然是一样的。...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...copy.copy和copy.deepcopy的区别 copy.copy In [45]: a = [11,22]...copy.deepcopy ? ? ?

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一、python学习笔记-基本数据类型-深浅拷贝（一）

"""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。...类型，long类型(python3已去除long类型，只剩下int类型的数据)）属于对象，不是变量 5、不可变对象：一旦创建就不可修改的对象，包括字符串、元组、数字 6、可变对象：可以修改的对象，包括列表...""" """应用范围 1、切片可以应用于：列表、元组、字符串，但不能应用于字典。 2、深浅拷贝，既可应用序列（列表、元组、字符串），也可应用字典。...(a) print(a) print(b) print(id(a)) print(id(b)) print("=====深拷贝=====") b = copy.deepcopy(a) print(a)...(a) print(a) print(b) print(id(a)) print(id(b)) print("=====深拷贝=====") b = copy.deepcopy(a) print(a)

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为了 1% 情形，牺牲 99% 情形下的性能:蜗牛般的 Python 深拷贝

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。...浅拷贝和深拷贝都可以在 copy 模块中找到, 其中 copy.copy() 进行浅拷贝操作, copy.deepcopy() 进行深拷贝操作。...import copy class A: def __init__(self): array = [1,2,3] a = A() b = copy.copy(a) c = copy.deepcopy...深拷贝比浅拷贝符合人类的直觉，代价就是深拷贝实在是太慢了。下面代码中，case1 和 case2 是等价的。在我的机器上测试，case1 不到一秒，而 case2 则达到了十秒。...但作为通用模块，Python 深拷贝必须为了这 1% 情形，牺牲 99% 情形下的性能。

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Python高级语法

通过 yield 将函数分割成两部分，yield 上面的语句在 __enter__ 方法中执行，yield 下面的语句在 __exit__ 方法中执行，紧跟在 yield 后面的参数是函数的返回值。...不可变类型的浅拷贝示例代码: import copy # 使用浅拷贝需要导入copy模块 # 不可变类型有: 数字、字符串、元组 a1 = 123123 b1 = copy.copy(a1) #...不可变类型的深拷贝示例代码: import copy # 使用深拷贝需要导入copy模块 # 不可变类型有: 数字、字符串、元组 a1 = 1 b1 = copy.deepcopy(a1) #...= (1, ["李四"]) b4 = copy.deepcopy(a4) # 查看内存地址 print(id(a4)) print(id(b4)) # 元组里面的可变类型子对象也会进行拷贝 print...总结浅拷贝使用copy.copy函数深拷贝使用copy.deepcopy函数不管是给对象进行深拷贝还是浅拷贝，只要拷贝成功就会开辟新的内存空间存储拷贝的对象。

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【python】深拷贝和浅拷贝：copy模块、可变对象和不可变对象、其他拷贝方式

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。...Out[11]: (1, 2, ['hello', 'china']) In [12]: b Out[12]: (1, 2, ['hello', 'china']) 【解释一下】：变量a与变量b指向的是相同的元组对象...：变量a与变量b指向的是同一个元组对象，不存在拷贝 ---- （4）当顶层对象是immutable不可变对象时，但子元素存在mutable可变对象（子元素部分mutable） In [11]: a Out...：变量a与变量b指向的是不同的元组对象，同时a[2]与b[2]指向不同的列表对象，所以修改a[2][1]不会影响b[2][1] ---- 其它拷贝方法（1）列表的复制列表的复制，有以下三种方式：列表的...】【解释】：b/c/d都是a的复制，它们都指向了不同的列表对象，但是没有拷贝子元素，a[2]和b[2]/c[2]/d[2]指向同一个列表，相当于浅拷贝的效果 ---- （2）元组的复制 In [1]:

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python copy & deepcopy 区别

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不可变对象（比如数字、字符或者元组）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。...3.为了简化内存管理，Python通过引用计数机制实现自动垃圾回收功能，Python中的每个对象都有一个引用计数，用来计数该对象在不同场所分别被引用了多少次。...，seq和seq_2这两个变量对应两个不同的存储地址，自然对应不同的值，是毫无关联的，但是在python中确令我们大跌眼镜。...那么再看： >>> m = [1, ['a'], 2] >>> m_1 = m >>> m_2 = copy.copy(m) >>> m_3 = copy.deepcopy(m) >>> m[1].append

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Python | Python学习之深浅拷贝

困扰我 48 小时的深拷贝，今天终于...

Python | Python学习之深浅拷贝

Python对象的深浅拷贝，你到底变不变

困扰我 48 小时的深拷贝，今天终于...

Python深浅拷贝

python之浅拷贝与深拷贝

python 深复制和浅复制详解

深度解析Python的赋值、浅拷贝、深拷贝

深浅Copy的理解

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深复制与浅复制

元组、字典、集合的内置方法，散列表、深浅拷贝学习笔记

python之深浅拷贝

Python 深拷贝、浅拷贝

一、python学习笔记-基本数据类型-深浅拷贝（一）

为了 1% 情形，牺牲 99% 情形下的性能:蜗牛般的 Python 深拷贝

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【python】深拷贝和浅拷贝：copy模块、可变对象和不可变对象、其他拷贝方式

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