python学习之深浅拷贝

Posted jjzz1234

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python学习之深浅拷贝相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

4.2 深浅拷贝

4.2.1 认识

首先应该知道python中变量在内存中是怎么存放的!

在python中,变量与变量的值占用不同的内存。变量占用的内存,并非直接存储数值,而存储的是值在内存中的地址。

各种变量在内存中的存储,如下图:
技术图片

下面进行代码测试:

ls = ['德玛','皇子','赵信']
ls1 = ls           #ls1 = ls 实际上是ls1指向了ls指向的地址块,两者指向的是同一块地址区域,不是拷贝
print(ls1)         #输出ls = ['德玛','皇子','赵信']
ls.append('女警')   #对ls进行元素操作时,也是对ls1造成影响
print(ls1)         #输出['德玛', '皇子', '赵信', '女警']
ls2 = ls[:]        #利用切片,在内存中新建了一个列表,ls2指向这个新的列表,浅拷贝
print(ls2)         #输出ls = ['德玛','皇子','赵信']
ls.append('剑豪')   #对ls的元素进行任何操作,都不会影响ls2的内容
print(ls2)          #输出ls = ['德玛','皇子','赵信']

注意: a = 1 b= a 这不是拷贝,赋值是多个变量指向同一个内存地址,内存的任一元素改变,所有变量都受影响;

? a = [1,2,3,4] b=a[:] 这是切片,切片是得到了一个新的列表,属于浅拷贝。

4.2.2 浅拷贝.copy

对只有一层元素关系的列表进行测试:

ls = ['德玛','皇子','赵信']
ls1 = ls.copy()
print(id(ls),id(ls1))    #输出  2551633171528 2551633985416,可见二者指向的内存地址不同
ls.append('剑豪')
ls1.append('女警')
print(ls)            #输出 ['德玛', '皇子', '赵信', '剑豪'],对ls的append操作没有影响ls1
print(ls1)          #输出 ['德玛', '皇子', '赵信', '女警'],对ls1的append操作没有影响ls
ls.pop(ls[0])

从以上结果可得:在copy完之后,新的列表指向新的内存地址,分别对列表的最后一位进行appen操作,结果互不影响。

对具有二层的元素的列表进行测试:

##对ls的第二个元素进行append操作
ls = ['德玛',['费欧娜','戴安娜'],'赵信']
ls1 = ls.copy()             
print(ls1)                  #输出['德玛', ['费欧娜', '戴安娜'], '赵信']
ls[1].append('莫甘娜')       #copy完成后对ls的第二个元素进行append操作
print(ls1)           #输出'德玛', ['费欧娜', '戴安娜', '莫甘娜'], '赵信'],ls1发生了改变
print(id(ls[1]),id(ls1[1]))  #查看两者的ID,2202073060424 2202073060424

##对ls1的第二个元素进行操作
ls = ['德玛',['费欧娜','戴安娜'],'赵信']
ls1 = ls.copy()
print(ls)               #输出['德玛', ['费欧娜', '戴安娜'], '赵信']
ls1[1].append('莫甘娜')    #copy完成后对ls1的第二个元素进行append操作
print(ls)           #输出'德玛', ['费欧娜', '戴安娜', '莫甘娜'], '赵信'],ls发生了改变
print(id(ls[1]),id(ls1[1]))  #输出 2303581443144 2303581443144

从上边输出的结果来看,copy完成之后,分别对ls和ls1的中间元素进行append操作,对方的元素也会发生相应的改变。

结论:浅拷?, 只会拷?第?层内容,只拷贝第二层关系的内存地址,而第?层的内容不会拷贝,所以被称为浅拷贝。

4.2.3 深拷贝.deepcopy()

深拷贝使用之前一定要先加载copy模块,import copy

语法为:

import copy

new_ls = copy.deepcopy(ls)

#对ls进行二层操作
import copy
ls = ['德玛',['费欧娜','戴安娜'],'赵信']
ls1 = copy.deepcopy(ls)
ls[1].append('莫甘娜')
print(ls)                 #输出['德玛', ['费欧娜', '戴安娜', '莫甘娜'], '赵信']
print(ls1)               #输出['德玛', ['费欧娜', '戴安娜'], '赵信']

#对ls1进行二层操作
import copy
ls = ['德玛',['费欧娜','戴安娜'],'赵信']
ls1 = copy.deepcopy(ls)
ls1[1].append('莫甘娜')
print(ls)               #输出['德玛', ['费欧娜', '戴安娜'], '赵信']
print(ls1)              #输出['德玛', ['费欧娜', '戴安娜', '莫甘娜'], '赵信']

由以上结果可得:深拷贝是完完全全的复制,是创建一个完完全全的新的对象,新旧对象之间不会相互影响。不可变数据类型新旧列表指向同一个空间,可变类型新列表创建了新的空间

【注意:】

a = [1, 2]
a[1] = a   #对a列表的第二个元素进行修改成自己
print(a[1])  #输出为[1, [...]]
print(id(a),id(a[1]))  #输出内存地址1191853053000 1191853053000  a与a[1]的内存地址一样
print(type(a[1]))  ##输出<class 'list'>

分析: a[1] 原来是int类型,在对a[1]进行修改操作时,会先把原来的指向剪断,因为赋值a,指向了自己,此时出现了数据上的死循环

以上是关于python学习之深浅拷贝的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

我要学python之深浅拷贝原理

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Python入门-深浅拷贝

python学习之第十五课时--存址方式及拷贝

python--is/id==,集合,深浅拷贝

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