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数据类型(二)、copy模块

深拷贝和浅拷贝需要注意的地方就是可变对象的拷贝: 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,也就是说浅拷贝它拷贝的是浅层次的数据结构...(不可变元素),对象里的可变元素作为深层次的数据结构并没有被拷贝到新地址里面去,而是和原对象里的可变元素指向同一个地址,所以在新对象或原对象里对这个可变元素做修改时,两个对象是同时改变的,但是深拷贝不会这样...copy copy.copy(x) 返回一个浅拷贝。 deepcopy copy.deepcopy(x) 返回一个深拷贝。...']] b = a                   # 赋值 c = a[:]                # 浅拷贝 d = copy.copy(a)        # 浅拷贝 e = copy.deepcopy...a = deepdark() b = [1,a] c = copy.copy(b) d = copy.deepcopy(b) a.boyNextDoor() a.banana() b[1].banana

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深浅copy

深拷贝 copy 1 import copy 2 3 s5 = [3, True, "ask", (1, 2, 3), [34, "as"]] 4 s6 = copy.deepcopy(s5) 5...19 # 列表中可变的数据类型是重新创建的,列表中的不可变数据类型是公用的 注意: 1、深浅copy的补充 a = [1, 2, [33, 44]] b = [1, 2, [33, 44]] # 新建一个所有元素相同的列表是...深copy c = [::] # 全切一个列表得到的列表是 浅copy 2、虽然深浅copy,两个对象的不可变数据类型元素id都相同,但是修改其中一个对象的不可变数据类型元素,并不会影响另一个对象相同...(l2) # [1, 'alex', [11, 22]] # 深copy import copy l1 = [1, 'alex', [11,22]] l2 = copy.deepcopy(l1) l1...print(id(l1[0]), id(l2[0])) # 不可变数据类型元素的id一样 print(id(l1[-1]), id(l2[-1])) # 可变数据类型元素的id一样

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copy和deepcopy

总述 先说明一下,这是python中用来表示复制的概念 总结一下: 如果一个集合中的元素是字符串,copy之后则是两个互不相干的新集合,内存地址也不一样,修改任意一个另一个不会做出改变 但是如果其中的元素有数组的话...,那么情况就不一样了 copy后虽然集合是两个完全新的集合,但是集合中的数组指向的是同一个内存地址,在此集合中对其中的数组数据进行修改,另一个集合中的元素是数组的内容也会改变 如果想完完全全独立出来是两个独立的集合...所 以, 把 用 copy() 实 现 的 拷 贝 称 之 为“ 浅 拷 贝”( 不 仅 Python, 很 多 语 言都 有“ 浅 拷 贝”。...与“ 浅 拷 贝” 对 应, 在 Python 中, 还 有 一 个“ 深 拷 贝”( deep copy)。 不 过, 要 用 import 导 入 一 个 模 块。...deepcopy使用方式 ·> > > import copy ·> > > z = copy.deepcopy( x) ·> > > z {' lang': [' python', 'java

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Windows copy命令_dos copy命令拷贝文件夹

copy命令 将一份或多份文件复制到另一个位置。...使用说明: (1)COPY是文件对文件的方式复制数据,复制前目标盘必须已经格式化; (2)复制过程中,目标盘上相同文件名称的旧文件会被源文件取代; (3)复制文件时,必须先确定目标般有足够的空间,否则会出现...,可同时复制多个文件; (5)COPY命令中源文件名必须指出,不可以省略。...;[源盘][路径]〈源文件名1〉〈源文件名2〉…[目标盘][路径]〈目标文件名〉; (9)利用COPY命令,还可以从键盘上输入数据建立文件,格式如下:COPY CON [盘符:][路径]〈文件名〉; (...10)注意:COPY命令的使用格式,源文件名与目标文件名之间必须有空格!

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deepcopy和copy_python中copy和deepcopy的区别

Python深浅复制 一般对象的复制 复杂对象的复制 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...一般对象的复制 针对Python中简单对象的复制,copy和deepcopy没有什么区别,就是和大家通常理解的复制是一样的,在内存中新开辟一个空间,将原来地址中的数据拷贝到新的地址空间中。...import copy if __name__ == '__main__': a = [1, 2, 3, 4] b = copy.copy(a) c = copy.deepcopy...b = copy.copy(a) print(a is b) print(a['address'] is b['address']) c = copy.deepcopy(a) print(a is c)...可以看到: 对于复杂对象中的简单数据部分,无论是深复制还是浅复制,我们可以看到,Python都是采用的直接在内存中开辟新的地址空间,然后将值复制到新的地址空间。

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