深复制 copy.deepcopy copy.copy import copy bus1 = Bus(['Alice', 'Bill', 'Claire', 'David']) bus2 =...copy.copy(bus1) bus3 = copy.deepcopy(bus1) id(bus1), id(bus2), id(bus3) (4301498296, 4301499416, 4301499752
python中对于对象的拷贝分为浅拷贝(copy)和深拷贝(deepcopy)两种方式。其中浅拷贝由“=”完成。而深拷贝由copy模块中deepcopy()函数担任。...2.深拷贝：copy.deepcopy()函数 #1.使用copy.deepcopy()拷贝不可变对象的值，以及复制以后修改其值后的变化。...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 1.使用copy()拷贝不可变对象 val1 = 1000 val2 = copy.copy(val1...] ls2 = copy.copy(ls1) ls1.append(5) print(ls1,ls2) #[1, 2, 3, 4, 5] [1, 2, 3, 4] 看上去copy()函数效果和deepcopy...origin = [1, 2, [3, 4]] cop1 = copy.copy(origin) cop2 = copy.deepcopy(origin) origin[2][0] = "hey!"
深copy和浅copy ---- 深copy：不仅copy变量的指针，还copy指针指向的数据 这里需要提到一个新名词，指针：变量和内存中数据的一种引用关系。...在列表、元组、字典、集合中可以使用深copy list=[1,2,3]; copy的作用是将列表拷贝出一份 newlist=list.copy(); >>>print(list); [1,2,3]...>>>print(newlist); [1,2,3] 如果修改newlist中的某一个元素，不会影响到list列表中本来的的元素（深copy） >>>newlist[2]='hehe'; >>>print...(list) [1,2,3] >>>print(newlist) [1,2,hehe] 浅copy：只copy了指针（一份内存的引用），而在内存中保存的数据，还是仅仅只有一份 ?...在列表、元组、字典出现copy操作的时候会发生浅copy >>>lists=[[1,2,3],3,4]; >>>newlists=lists.copy(); >>>print(newlists) [[1,2,3
[python] view plaincopy import copy # copy 和 deepcopy 的区别 l1 = [1, 2, 3, ['a', 'b']] ...与deepcopy的区别这个问题要先搞清楚python中的引用、python的内存管理。...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。...每当引用一次Python对象，相应的引用计数就增1，每当消毁一次Python对象，则相应的引用就减1，只有当引用计数为零时，才真正从内存中删除Python对象。 所谓“传值”也就是赋值的意思了。...那么python参数传递有什么特殊呢？
a = [1, 2] b = [3, 4] c = [a, b] d = c.copy() #d = copy.copy(c) 这样写也可 print(id(c), id(d)) print(c) ""...], -1] [[1, 2], [3, 4], -2] 可以看到d是c的深拷贝，其中一个发生变化与另一个毫不相干 """ """ 总结： d=c 赋值，d和c的指向对象在内存中相同 d = copy.copy...python中的可变类型： list、set、dict 不可变类型：int，string，tuple 深拷贝对所有类型都一样，重新递归拷贝一份存储在内存中。...python中通过id(object)来获取对象在内存中的地址 python源码中为-5～256的整型维持了一个数组，每次试图创建这个范围内的数字时，不会从内存中开辟新空间存储，而是直接引用原来内存中已有的对象...相应的源码： def deepcopy(x, memo=None, _nil=[]): """Deep copy operation on arbitrary Python objects.
参考链接： Python list copy() Python 3 列表方法 copy( ) Python 3.8.5 语法格式： list.copy() 描述： 返回列表的浅拷贝，等价于 a...示例： >>> list_1 = ['A', 'B', 'C', 'D'] >>> list_2 = list_1.copy() >>> list_2 ['A', 'B', 'C', 'D'] >>>
引子 首先在了解python中的深浅拷贝之前，我们先花一点时间来了解一下python内存中变量的存储情况。...对于python而言，变量的存储采用了引用语义的方式，存储的只是一个变量值所在的内存地址，而不是这个变量的本身。 首先大家先思考一个问题：b = ？...Python 3.6.8 (tags/v3.6.8:3c6b436a57, Dec 24 2018, 00:16:47) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type...>>> a = 1 >>> b = copy.copy(a) # 方式二 >>> l1 = [1,2,3,4] >>> l2 = l1.copy() >>> l2 浅拷贝的重新赋值操作 >>> l1...不可变类型的深浅copy都不会开辟新的内存空间 >>> a = 'hello world' >>> b = copy.copy(a) >>> a,b ('hello world', 'hello world
列表的copy函数 功能 将当前列表复制一份相同的列表,新列表与旧列表内容相同,但内存空间不同 用法 list.copy() -> 该函数无参数 , 返回一个一模一样的列表 copy与二次赋值的区别 二次赋值的变量与原始变量享有相同内存空间...copy函数创建的新列表与原始列表不是一个内存空间,不同享数据变更 copy 属于 浅拷贝 a = [1,2,3] b = a a = [1,2,3] b = a.copy() b.append(4)...1,2,3] 浅拷贝与深拷贝 深拷贝内存空间不同，不共享数据； 浅拷贝是对最外层的数据创建一个新的间来存储，而对内层的内存地址进行引用; 代码 # coding:utf-8 old_list = ['python...= ['python', 'django', 'flask'] new_list_copy = old_list_copy.copy() print(old_list_copy, new_list_copy...) new_list_copy.append('tornado_copy') print(old_list_copy, new_list_copy) print(id(old_list_copy), id
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。
仅出于教育目的，我尝试实现copy.deepcopy()的克隆函数。...type(None), str, bool)): result = data else: raise ValueError(“unexpected type”) return result 似乎可以使用所有Python
API API Annotations Details copy.copy(list) 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝子对象 copy.deepcopy(list) 深拷贝 拷贝父对象及子对象 Test...coding=utf-8 lst = [10, ['A']] # 指针引用: 不拷贝 a = lst assert a is lst # 浅拷贝: 只拷贝 父对象，不会拷贝 子对象 import copy...b = copy.copy(lst) assert b is not lst and b == lst # 深拷贝: 拷贝 父对象 及 子对象 c = copy.deepcopy(lst) assert
字典的复制–copy函数 功能 将当前字典复制一个新的字典 用法 dict.copy() -> 该函数无参数, 返回一个一模一样的内存地址不同的字典 !...coding:utf-8 fruits = { 'apple': 30, 'banana': 50, 'pear': 100 } real_fruits = fruits.copy...print(real_fruits) real_fruits.clear() print(real_fruits) print('第二天......') real_fruits = fruits.copy
参考文章 http://iaman.actor/blog/2016/04/17/copy-in-python **首先直接上结论： —–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...python的数据存储方式 Python 存储变量的方法跟其他 OOP 语言不同。它与其说是把值赋给变量，不如说是给变量建立了一个到具体值的 reference。...当在 Python 中 a = something 应该理解为给 something 贴上了一个标签 a。...这就解释了一些 Python 中可能遇到的诡异情况： >> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> a = [4, 5, 6] //赋新的值给 a >>> a [4, 5, 6] >>>...对于子对象，python会把它当作一个公共镜像存储起来，所有对他的复制都被当成一个引用，所以说当其中一个引用将镜像改变了之后另一个引用使用镜像的时候镜像已经被改变了。
参考链接： Python list | copy 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...其实呢，copy()与deepcopy()之间的区分必须要涉及到python对于数据的存储方式。 ...python的数据存储方式 Python 存储变量的方法跟其他 OOP 语言不同。它与其说是把值赋给变量，不如说是给变量建立了一个到具体值的 reference。 ...当在 Python 中 a = something 应该理解为给 something 贴上了一个标签 a。...参考文章 http://iaman.actor/blog/2016/04/17/copy-in-python
参考链接： Python中set的copy 深浅copy 1、赋值运算 对于赋值运算来说，list1与list2指向的是同一个内存地址，所以他们是完全一样的。 ...Curry', 'Irving'] print(list2) # #['Jordan', 'James', 'Paul', 'Jeorage', 'Curry', 'Irving'] 2、浅拷贝copy... 对于浅copy来说，第一层创建的是新的内存地址，而从第二层开始，指向的都是同一个内存地址，所以，对于第二层以及更深的层数来说，保持一致性。 ...l1 = [1,2,3,['hello','world']] l2 = l1.copy() print(l1,id(l1)) # [1, 2, 3, ['hello', 'world']] 1920725366664...import copy l1 = [1,2,3,['hello','world']] l2=copy.deepcopy(l1) print(l1,id(l1)) # [1, 2, 3, ['hello
$ python3 --version Python 3.6.5 这里的 --version 就是命令行参数，如果使用 Python -help 的，则可以看到更多： python --help...usage: python [option] ......copy 我们在很久以前对浅拷贝和深拷贝做了研究，这里再次提出，做到温故而知新。 >>> import copy >>> copy....__all__ ['Error', 'copy', 'deepcopy'] 这个模块中常用的就是 copy 和 deepcopy。...__(self): return str(self.value) foo = Mycopy(7) a = ['foo',foo] b = a[:] c = list(a) d = copy.copy
结论：如果是可变类型如果是用copy.copy(a)的话则就是只是深拷贝外边的一层里边的一层列表就不是深拷贝了，就是直接和a的列表中的内层列表的id相同了 a=[[1,2],3,4] d=copy.copy...(a) 同理如果是不可变类型tuple的话就一层也不深拷贝 a=((1,2),3,4) d=copy.copy(a) 则d和a的id就相同了 当然如果是深拷贝的话就是全部拷贝 就是所有的id都不相同了...d=copy.deepcopy(a) 则id（a）！
浅拷贝（shallow copy） 浅拷贝总结：新对象内容为原对象内第一层对象的引用。 Python 中的浅拷贝 关键点就在于这第一层对象。让我们先看看 Python 中的浅拷贝。...值得注意的是，Python 中 tuple 的 tuple() 和切片操作和=进行的拷贝一样，不会创建新的对象。字典的浅拷贝可以使用 dict.copy()。...Python 中的深拷贝 在 Python 中实现复杂对象的拷贝可以通过标准库copy 提供的 copy.deepcopy 实现，此外 copy 模块还提供了 copy.copy 进行对象的浅拷贝。...的 copy.deepcopy 的实现： def deepcopy(x, memo=None, _nil=[]): """Deep copy operation on arbitrary Python...参考 Object Spread Initializer Python copy.deepcopy JS Symbol 关于 JavaScript 的数据类型，你知多少？
function template is equivalent to: template OutputIterator copy
1、浅copy 对于浅copy来说，第一层创建的是新的内存地址。...# 1、普通浅copy l1 = [1,2,3,4] l2 = l1.copy() l1.append('a') print(l1,l2) #[1, 2, 3, ...l1 = [1,[22,33,44],3,4,] l2 = l1.copy() l1[1].append('a') print(l1,id(l1),l2,id(l2)) #[1, [22...() 对于深copy来说，两个是完全独立的，改变任意一个的元素（无论是多少层），另一个绝不会改变。...import copy l1 = [1,[22,33,44],3,4,] l2 = copy.deepcopy(l1) # 改变第一层 l1[0] = 111 print(l1,l2)
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