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    python copy&deepcopy

    , [3, 4], -3] 可以看到d是c的浅拷贝,当改变d时,c也不会跟着改变 """ import copy a = [1, 2] b = [3, 4] c = [a, b] d = copy.deepcopy...总结: d=c 赋值,d和c的指向对象在内存中相同 d = copy.copy(c) 浅拷贝,d和c是两个独立的对象,但是d会同时拷贝c的子对象,子对象发生变化d就发生变化 d = copy.deepcopy...4487071104 True 深拷贝的副作用:如果被拷贝对象中存在指向自身的引用,程序很容易陷入无限循环 import copy x=[2] x.append(x) print(x) y = copy.deepcopy...但是我们发现deepcopy后,x中本身存在对自身的引用,x是一个无限嵌套的列表,但是y是x的深拷贝,程序并没有出现stack overflow,原因是深拷贝函数deepcopy中维护了一个字典,记录已经拷贝对象和它的...相应的源码: def deepcopy(x, memo=None, _nil=[]): """Deep copy operation on arbitrary Python objects.

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    deepcopy和copy_python中copy和deepcopy的区别

    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...我们知道,上面的图中,变量a指向一个List对象(或者说是一个List对象的引用),该对象在内存中占用一个地址空间,当简单对象执行copy和deepcopy中的对象时,我们可以看到无论时深复制还是浅复制...address': [1, 2, 3, 4, 5]} b = copy.copy(a) print(a is b) print(a['address'] is b['address']) c = copy.deepcopy

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    python deepcopy函数实现_python 多线程

    = deepcopy(newNearest) #We’re done, now print the result for point in oldNearest: print point.station...我第一次移植它时没有使用deepcopy语句,而现在这些语句使方法变得复杂,这导致结果“奇怪”,或者部分不正确,因为有些点只是作为引用被复制(我猜?我想?)–但它的速度仍然几乎和C版一样快。...现在,随着deepcopy调用的增加,这个例程正确地完成了它的工作,但是它已经产生了一个极端的性能损失,现在需要几秒钟来完成相同的工作。 这似乎是一项很普通的工作,但我显然不是像Python一样。...我应该怎么做才能得到正确的结果,但不必在任何地方都包含deepcopy?...这比使用deepcopy快得多,尽管我承认我不太明白为什么。我想这要归功于python的高效C实现“排序”?

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    copy.deepcopy()_python列表copy函数

    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。...而对于deepcopy()来说,如果是可变对象的话,那么拷贝内容后新对象的内存地址也会重新分配,跟原来的内存地址不一样了。所以两者任意修改变量的内容不会对另一方造成影响。..., 4]] [1, 2, [3, 4]] 很显然这时copy()函数拷贝的值随着原对象的值修改了,而deepcopy()的值没有随着原对象的值修改。...主要是因为deepcopy会将复杂对象的每一层复制一个单独的个体出来对于copy()函数要慎用,慎用。

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    Copy.deepcopy()和Pytorch中的clone()

    Copy.deepcopy () copy.deepcopy()属于Python标准库中的copy模块。它允许我们创建对象的独立副本,确保对原始对象所做的任何修改都不会影响被复制的对象。...为了理解PyTorch中的copy.deepcopy(),我们先介绍它的工作机制和好处: 递归复制:copy.deepcopy()通过递归遍历对象层次结构并创建遇到的每个对象的副本。...deepcopy()可以确保在没有任何引用共享的情况下正确复制模型中的每个元素,从而保持原始结构的完整性。 不可变和可变对象:copy.deepcopy()可以用于不可变和可变对象。...下面是deepcopy 的使用样例 import torch import copy tensor = torch.tensor([1, 2, 3]) tensor_copy = copy.deepcopy...总结 deepcopy和clone都可以可以创建一个独立的副本,那么该如何选择呢?

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    python deepcopy_python中的深拷贝(deepcopy)和浅拷贝(copy)介绍及代码参考「建议收藏」

    以下分两个思路来分别理解浅拷贝和深拷贝: (1)利用切片操作和工厂方法list方法拷贝 (2)利用copy中的deepcopy方法进行拷贝 1、利用切片操作和工厂方法list方法拷贝 代码场景:有一个小伙...2、利用copy中的deepcopy方法进行拷贝 为了让他们之间不互相影响,用deepcopy来试试>>> jack = [‘jack’, [‘age’, ’20’]] >>> import copy...>>> tom = copy.deepcopy(jack) >>> anny = copy.deepcopy(jack) 根据第一个思路进行重命名,重定岁数操作:>>> tom[0] = ‘tom’ >...self.i=15 if __name__==’__main__’: t=test() t1=test() a=[] a.append(t) a.append(t1) b=a.copy() c=copy.deepcopy...思路二:利用copy中的deepcopy方法进行拷贝就叫做深拷贝,外围和内部元素都进行了拷贝对象本身,而不是引用。

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