Python 深拷贝与浅拷贝（python中深拷贝和浅拷贝区别）

off999 2024-10-29 14:59 18 浏览 0 评论

先来看一段以下的代码，先给 d1 赋值，然后将 d1 赋值给 d2，同时将 d2 中的 a 重新赋值为 3，这时，如果有编程经验的一定会毫不犹豫都知道 d1 中的 a 值将被修改为 3，代码如下：

d1 = {"a": 1, "b": 2}
# 仅仅做简单赋值
d2 = d1
d2["a"] = 3

print(d1)
# {'a': 3, 'b': 2}

但是在某些情况，我们可能需要创建这个字典的副本，而不是使用原始字典的引用。这就需要知道一个概念--深拷贝。

什么是深拷贝

简单的说，深拷贝就是创建原始变量的一个副本，并且将原始变量中的所有内容都复制到新的对象上，这样做的直接结果就是新的变量和被拷贝的变量完全一样，但是却是两个完全独立的变量，他们之间互不影响。

在 Python 中，要完成深拷贝需要使用 copy 模块中的 deepcopy 函数来实现。在 deepcopy 函数中，将会复制原对象的所有属性到新对象中。

如下代码中，依然使用上边的示例，但是使用 deepcopy 来拷贝变量：

import copy

d1 = {"a": 1, "b": 2}
# 将d1变量深拷贝到d2中
d2 = copy.deepcopy(d1)
d2["a"] = 3

print(d1)
# {'a': 1, 'b': 2}

可以看到，d1 的值没有被修改。

深拷贝使用场景

深拷贝的本质是创建一个与原对象属性相同，但是又相互独立的变量。因此在一些需要修改字典数据，但不希望动原始变量的情况下非常有用。

import copy

stu_grade = {
    "张三": 90,
    "李四": 80,
    "王五": 95
}

d1 = copy.deepcopy(stu_grade)

d1["张三"] = 100

sum = 0
for k, v in d1.items():
    sum = sum + v

print(int(sum/3))
# 91

如上，stu_grade 为原始数据，假设想张三的成绩为 100 分时三人的均分是多少，则就需要重新复制一个变量来修改假设的内容，这样才能既不修改原变量数据，也能获得修改后的内容。

python 浅拷贝

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Python 深拷贝与浅拷贝（python中深拷贝和浅拷贝区别）

什么是深拷贝

深拷贝使用场景

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