Python编程快速上手让繁琐工作自动化copy浅拷贝与deepcopy深拷贝

off999 2024-10-29 14:59 26 浏览 0 评论

前沿

今天来了解一下python的复制问题。一般我们所想的复制就是把一段文本完完全全的复制一份过来，是独立的两份数据，彼此不相干。但是在python中的复制可能就会出现一种诡异的问题，因为它有浅拷贝和深拷贝之说。

先看一个栗子1

print('====情况1====')
L = [1,2,3,4]
L1 = L
L = [5,6,7,8]
print(L)
print(L1)
print('====情况2====')
L = [1,2,3,4]
L1 = L
L[0] = 5
L[1] = 6
L[2] = 7
L[3] = 8
print(L)
print(L1)

执行结果如图：

执行结果就是：

L的值都发生了变化，但是L1的值一个变化一个没变化。

可以这样理解：L = [1,2,3,4] 就相当于把[1,2,3,4]看作一箱苹果，L就相当于一个标签，将L这个标签贴在了[1,2,3,4]这箱苹果上。这样就是把[1,2,3,4]赋值给L。而”L1 = L“其实就相当于在[1,2,3,4]这箱苹果上又贴了第二个标签L1。

下面分别说明。

第一种情况

L = [5,6,7,8]就相当于把L这个标签从[1,2,3,4]上撕下来又贴到了[5,6,7,8]这箱苹果上，所以L的值变为[5,6,7,8]

但是L1这个标签还在[1,2,3,4]这箱苹果上，整改过程中[1,2,3,4]这箱苹果并没有变，所以L1的值还是[1,2,3,4]

第二种情况

L[0] = 5，L[1] = 6，L[2] = 7，L[3] = 8 这样一个一个的改变L的元素值，就是将[1,2,3,4]这箱子里的苹果给替换了。

而在[1,2,3,4]这箱苹果被替换的过程中，L和L1两个标签还是原封不动的贴在原来的苹果箱上。因此两个标签代表的值都改变了，变成了[5,6,7,8]。

第二个栗子2： copy and deepcopy

现在想想一个对象被在copy或者deepcopy的时候到底发生了什么？

import copy
L = [1,2,3,4,[5,6,7]]
L1 = copy.copy(L)
L2 = copy.deepcopy(L)
print('L1等于L2吗？')
print(L1 == L2 )
print('L1是L2吗？')
print(L1 is L2)
print('现在将列表L的内层列表的第三个元素值改成77： ')
L[4][2] = 77
print('这是L ：{}'.format(L))
print('这是L1：{}'.format(L1))
print('这是L2：{}'.format(L2))

执行结果如图：

以上代码解释：

L1是L的浅拷贝。L2是L的深拷贝。

判断：

L1 等于 L2，但是L1不是L2。

然后修改L的内层的一个列表元素值后得出：

L1的元素值有改变。

L2的元素值没有改变。

所以

L2的值更符合我们印象中的复制的理解，就是我已经复制出来一份数据了，此时如果去修改原始数据，那么不影响之前拷贝出来的数据。

结论

deepcopy ：即深拷贝，与我们寻常理解的拷贝的意义相同，拷贝原数据形成新的相同数据，并且两份数据保持独立，没有关联关系。

copy：即浅拷贝，拷贝原数据，实际上是给原数据贴上新的标签（也就是引用），都是指向同一对象。既然两个数据是指向相同对象，当其中一个数据做出修改，另一个数据也随之改变。

python 浅拷贝

上一篇：Python可变与不可变数据、深拷贝与浅拷贝
下一篇：简析Python中的深浅拷贝（python中深拷贝和浅拷贝区别）

Python编程快速上手让繁琐工作自动化copy浅拷贝与deepcopy深拷贝

前沿

先看一个栗子1

第二个栗子2： copy and deepcopy

结论

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