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 35 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。
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