python中的直接赋值、浅拷贝和深拷贝很容易让人混淆。...1.赋值 a = ['zero', [1,2,3]] b = a 2.浅拷贝（shallow copy） import copy c = copy.copy(a) 3.深拷贝（deep copy） d...= copy.deepcopy(a) 当我们修改a的时候： a.append('one') a[1].append('4') a[0] = 'ten' a输出： ['ten', [1, 2, 3,...，是直接引用，b与a其实都指向同一个对象，所以当a改变时，b也随机改变； 浅拷贝的时候，a与c独立，但是子对象指向同一对象，a变化时，c列表的子列表[1,2,3]变成了[1,2,3,4]； 深拷贝的时候...，完全拷贝a及其子对象，d与a独立，d不随a的变化而变化。
深拷贝与浅拷贝的基本概念 什么是浅拷贝？ 浅拷贝是指创建一个新的数据结构对象，该对象是原始数据结构的副本，但不复制原始数据结构中的嵌套对象的引用。...深拷贝通常使用copy模块的deepcopy方法来完成。 2. 区分浅拷贝和深拷贝 浅拷贝和深拷贝的区别在于它们是否复制了原始数据结构中的嵌套对象的引用。让我们通过示例代码来演示这一区别。...然后，进行浅拷贝，并尝试修改浅拷贝中的一个嵌套子列表的元素。最后，打印原始列表和浅拷贝的内容。 结果将显示出浅拷贝只复制了原始数据结构的引用，而不复制嵌套对象的引用。...这意味着修改浅拷贝会影响原始数据结构。 深拷贝则会改变 深拷贝和浅拷贝是处理数据拷贝的两种重要方式，它们之间的区别在于是否复制了嵌套对象的引用。...深拷贝和浅拷贝在接口自动化中具有广泛的应用，特别是在参数化测试中。参数化测试是在多组输入数据下运行相同测试用例的场景，而深拷贝可以确保每组测试数据都是独立的，不会相互影响。
不可变对象 vs 可变对象 在进入 Python 中的浅拷贝和深拷贝之前，首先要理解可变对象类型和不可变对象类型之间的区别。...，并且考虑到 Python 中的整数是不可变的，那么结果将会创建一个保存新值的新对象。...例如，假设我们确实有以下列表 >>> list_1 = [1, 2, 3] >>> list_2 = list_1 考虑到 Python 中的列表是可变的，如果我们改变这两个列表中的任何一个，这个操作也会对其他变量产生直接影响...>>> id(a) == id(b) True Python 中的赋值语句不复制对象，它们在目标和对象之间创建绑定。...深拷贝构造一个新的复合对象，然后递归地将原始对象中找到的对象的副本插入其中。 总结 在本文中，我们探讨了用 Python 复制对象的三种基本方法。
阅读本文需要5.5分钟 Python中的赋值语句没有创建副本对于对象来说，它们只是将名称绑定到对象。对于不可变的对象来说，通常是没有什么区别的。...浅拷贝意味着构建一个新的集合对象，然后用对原始集合中的子对象引用填充它。...如何创建任意对象(包括自定义类)的副本？ 这些问题的答案在Python标准库中的copy模块里。该模块为创建任意Python对象的浅拷贝和深拷贝提供了一个简单的接口。...r})' 我加了一个__repr__()实现，这样我们就可以在Python解释器中轻松地检查从该类中创建的对象。...注：上面的示例使用Python3.6f-string构造由__repr__...在Python 2和3.6之前的Python 3版本中，将使用不同的字符串格式表达式，例如： def __repr__(self
python中浅拷贝和深拷贝 今天写python脚本，遇到了一个问题。...以python为例，当执行new_list.append(tmp)方法时，append方法仅仅把tmp变量的内存地址交给了new_list，而不是新建了一个与tmp一模一样的变量（内存中的地址不同，属性几乎一样...这就解释了，当改变了tmp的值后new_list中保存的tmp也会随之改变，因为他们都是一样一样的。 需要注意的是，python中非容器类没有拷贝这一说，还有一些坑在这里可以看到。...引用的能省下不少内存空间，但是会给新手造成迷惑。 PHP中的array_push方法，就会做一次深拷贝，创建了新的变量，所以不论怎么修改传入的$a，都不会影响最终得到两个不同的数组。...而使用了数组对象做同样的事，就会出现和python一样的浅拷贝现象。 那么如何解决之前的问题呢？ python的做法是引入标准库中的copy模块。
公众号新增加了一个栏目，就是每天给大家解答一道Python常见的面试题，反正每天不贪多，一天一题，正好合适，只希望这个面试栏目，给那些正在准备面试的同学，提供一点点帮助！...废话不多说，开始今天的题目： 问：说说Python中深拷贝与浅拷贝的区别？ 答：Python中如果需要拷贝对象，需要使用标准库中的copy模块。而说到copy模块，不得不说的就是深拷贝与浅拷贝。...深拷贝和浅拷贝需要注意的地方就是：可变元素的拷贝 在浅拷贝时，拷贝出来的新对象的地址和原对象是不一样的，但是新对象里面的可变元素（如列表）的地址和原对象里的可变元素的地址是相同的。...改变原始对象中为可变类型的元素的值，会同时影响拷贝对象； 改变原始对象中为不可变类型的元素的值，不会响拷贝对象。 import copy #定义一个列表，其中第一个元素是可变类型。...list1[1] = 'ge'; print(list2); #结果：复制对象没发生变了 [[1, 2], 'fei', 66] Python深浅拷贝总结: 1，深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间
为什么同样是list3 = list1[:] 执行list1.sort() 操作，list3不发生变化 执行list1[0][0] = 111 操作，list3发生变化 首先我们先了解到python的拷贝有浅拷贝和深拷贝之分...和深拷贝的表现是一样的 ---- 结合上面的例子，我们发现，对二维列表中的第一维数据做修改时，使用 = 进行赋值，对X的修改会影响Y，使用 [:] , copy.copy() , copy.deepcopy...如果是对二维列表中的第一维数据做增加或者删除操作呢？...二', '维', '度'], 9, 11] 深拷贝X列表给K为 ： [1, 3, 5, ['我', '是', '第', '二', '维', '度'], 9, 11] 我们发现，对二维列表中的第一维数据做增加或者删除操作...同样是只有使用 = 进行赋值，对X的修改会影响Y 于是乎，我们可以把上面的 修改 扩充为 增删改 （改也就包括了排序sort()操作哟） 即对二维列表中的第一维数据做 增删改 操作时，blabla..
copy_lst = [ ('py对象三要素',), ('== 比较运算符',), ('is 身份运算符',), ('小数据池',), ('列表的浅拷贝',), ('列表的深拷贝... 通过id进行判断 >>>a = 257 >>>b = 257 >>>id(a) == id(b) False >>>a is b False 小数据池 代码块的缓存机制...列表的浅拷贝 第一层创建新的内存地址 从第二层开始，指向同一个内存地址 >>>lst = [1, 2, [3, 4]] >>>copy_lst = lst.copy() >>...lst[0] = 5 >>>lst[0] is copy_lst[0] False >>>lst[2][1] = 6 >>>lst[2] is copy_lst[2] True 列表的深拷贝
不可变对象： 对象本身的值是不能被修改的。如果要修改，只能创建一个新的对象去存储修改后的值。比如：数字、字符串、元组。...copy对象下的copy和deepcopy的区别 这个就是面试中常被问的python基础知识，深拷贝与浅拷贝的区别。 浅拷贝copy用来备份不可变对象的内容，一次修改，全部生效。...（元素嵌套包含了其他复杂的类型） 深拷贝deepcopy一般用来备份可变对象的内容。...深拷贝和浅拷贝是两种对象复制的方式。深拷贝会复制对象及其所有嵌套的对象和属性，而浅拷贝只会复制对象及其直接属性的引用，不会复制嵌套的对象。简单来说，深拷贝是完全复制，浅拷贝只是表面复制。...因此，在选择哪种拷贝方式时需要根据具体情况来决定。反正用的时候要注意。需要注意的是，在使用浅拷贝时，需要确保修改不会影响其他代码段对同一对象的依赖。否则，可能会导致程序出现不可预料的结果。
常规拷贝 大家常用的变量复制方法，用“=”就行。 但是！但是！但是！...在我们复制字典和列表时会和我们预想的不一致 接下来，做个小实验 常规拷贝在原始变量 x 的改变后，因为共用同一个内存地址，因此会直接放到被复制的变量 y 上，导致“不知情”的情况下导致 y 变量在没有操作的情况下改变...浅拷贝 解决办法就是使用浅拷贝 浅拷贝会将两个变量分别放在不同的内存地址，解决了常规拷贝的缺点。 深拷贝 但是，对于字典或列表中有嵌套的情况，浅拷贝同样不会生效。 这时候就需要用的深拷贝。...可以看到，深拷贝可以解决嵌套情况下，变量值的有效隔离。
python中关于对象复制有三种类型的使用方式，赋值、浅拷贝与深拷贝。他们既有区别又有联系，刚好最近碰到这一类的问题，研究下。...一、赋值 在python中，对象的赋值就是简单的对象引用，这点和C++不同。...浅拷贝有三种形式：切片操作，工厂函数，copy模块中的copy函数 比如对上述list_a， 切片操作：list_b = list_a[:] 或者 list_b...这是因为，你修改了嵌套的list。修改外层元素，会修改它的引用，让它们指向别的位置，修改嵌套列表中的元素，列表的地址并为发生变化，指向的都是同一个位置。...三、深拷贝（deep copy） 深拷贝只有一种形式，copy模块中的deepcopy函数。 和浅拷贝对应，深拷贝拷贝了对象的所有元素，包括多层嵌套的元素。
这三种 的区别就是 复制的变量 是否是原变量的引用。 赋值:只是原变量的引用。 ? 浅拷贝和深拷贝的区别 需要通过 子元素 区分 浅拷贝：子元素的 引用相同 ?...深拷贝：所以引用都不相同，完全复制一份 ? 这三种不适合 int,str,float,bool等类型。因为这些类型在值改变后，被赋值的变量值不变。 ?
# 内存地址相同 a = [1,2] # 可变数据类型 copy_a = copy.deepcopy(a) print(id(a),id(copy_a)) # 内存地址不相同 结论一： 不管深拷贝还是浅拷贝对不可变数据类型都是引用内存地址...不管深拷贝还是浅拷贝对可变数据类型都是会重新创建新的内存空间 浅拷贝嵌套 # -----------不可变数据类型--------- # 情况一，内嵌可变数据类型 import copy a =...： 外层是不可变类型、不管内层是否可变都是引用拷贝 外层是可变类型，不管内层是否可变都会从新创建新的内存空间 深拷贝： 外层是不可变类型，会递归判断内层数据类型、如果可变则创建新的内存地址、都为不可变就是引用拷贝...外层是可变数据类型、不管内层是否可变都会创新新的内存地址、但是内部如果为可变则递归创建、不可变则为引用地址 总结： 浅拷贝： 浅拷贝只做最顶层的数据类型判断 如果顶层是可变类型则创建新的内存空间...如果顶层是不可变数据类型就是引用拷贝 深拷贝： 深拷贝做递归拷贝，可以递归拷贝所有的内部嵌套数据（可以理解为循环遍历做浅拷贝判断） 深拷贝递归拷贝遇到可变类型则创建新的内存空间 深拷贝递归拷贝遇到不可变数据类型就是拷贝的引用
l1 = [1, 2, 3] l2 = list(l1) l1.append(4) print(l1, l2) # [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3] 那这里的l2 = list(l1)是浅拷贝还是深拷贝...浅拷贝 浅拷贝的方法主要有三种，通过数据构造器（list、set）、切片，或者copy.copy()的方法。...import copy l1 = [1, 2, 3] l2 = list(l1) l3 = l1[:] l4 = copy.copy(l1) 浅拷贝意味着构造一个新的集合对象，然后用原始对象中找到的子对象的引用来填充它...，所以l1.append(4)不会影响l2，但第二层其实是对l1的引用，所以在嵌套列表中修改会影响l2。...深拷贝 要想拷贝对象与原对象完全没有关系，就需要使用深拷贝，深拷贝用copy.deepcopy()方法。
引言 在 Python 编程中,我们经常需要对对象进行拷贝。拷贝可以分为浅拷贝和深拷贝。...本文将通过示例代码阐述 Python 中浅拷贝和深拷贝的区别,以及应用场景。 2. 浅拷贝 在 Python 中,简单给一个变量赋值,实际上是做对象的浅拷贝。也就是说,新旧变量共享内存中同一对象。...深拷贝 而深拷贝不同,它会新建对象,以及递归拷贝对象中的所有子对象。Python 中深拷贝可以使用 copy 模块的 deepcopy 函数实现。...总结 Python 中通过直接赋值实现对象的浅拷贝。浅拷贝只拷贝对象本身,不会拷贝子对象。 深拷贝通过 copy 模块的 deepcopy 实现,它会递归拷贝对象的子对象。...正确理解浅拷贝和深拷贝的区别,可以帮助我们编写更加安全高效的Python程序。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 这一篇的内容主要是关于python中浅拷贝和深拷贝的原理。博主的其他内容可以在其他专栏中查看，更多内容还在更新中。...所以num1和num2指向堆内存中的同一个位置。在这种情况下，无论num1还是num2改变都会导致另一个的改变。...，复制了一份给num2 # num1[-1].append(8) #所以，修改num1的列表元素中的内容，num2中对应的列表元素也变了 print("num1中列表的地址：",id(num1[-1])...,"\nnum2中列表的地址：",id(num2[-1])) #说明列表中的”列表元素“没有复制元素内容，仅仅复制的是地址。...只能copy列表的一级元素，复制了嵌套的可变数据类型的地址 深拷贝：能够copy列表所有层级的元素，复制了嵌套的可变数据类型元 没有合适的画图工具，有些东西没有解释的很清楚，还请见谅。
3], 4, 5, 6] [[1, 'tom', 3], 4, 5, 6] 总结：赋值不管是对a列表改变还是对b列表改变， 只要改变其中一个，另一个也会跟着变，这是因为a 和b共用一块内存，没有创建新的内存...， 他们是相同的，他们指向同一个内存区域。...二、浅拷贝 [：]or copy（） a=[[1,2,3],4,5,6] b=a.copy() b[0][1]='tom' print(a) print(b) 结果： [[1, 'tom',...，拷贝第一层数据，不拷贝内部子元素 在本代码中，b列表重新开辟了一块内存放元素【b【0】，4，5，6】，也就是第一层内容， 然后b【0】的位置指向了a【0】指向的内存位置 三、深拷贝 使用copy函数...重新开辟一块内存，存放拷贝列表的所有内容。
首先深拷贝和浅拷贝都是对象的拷贝，都会生成一个看起来相同的对象，他们本质的区别是拷贝出来的对象的地址是否和原对象一样，也就是地址的复制还是值的复制的区别。...什么是可变对象，什么是不可变对象： 可变对象是指，一个对象在不改变其所指向的地址的前提下，可以修改其所指向的地址中的值； 不可变对象是指，一个对象所指向的地址上值是不能修改的，如果你修改了这个对象的值，...也可以这样理解： 深拷贝就是完全跟以前就没有任何关系了，原来的对象怎么改都不会影响当前对象 浅拷贝，原对象的list元素改变的话会改变当前对象，如果当前对象中list元素改变了，也同样会影响原对象。...浅拷贝就是藕断丝连 深拷贝就是离婚了 通常复制的时候要用深拷贝，因为浅拷贝后，两个对象中不可变对象指向不同地址，相互不会改变，但是两个对象中的可变元素是指向相同的地址，一个变了，另一个会同时改变，会有影响...比如： List1=[‘a’,’b’,’c’] List2=[‘a’,’b’,’c’] 两个列表中的’a’的地址是相同的 Id(list1[0])=id(list2[0])，但是两个列表的地址是不同的
Python 的引用计数 首先我们要知道，Python 内不可变对象的内存管理方式是引用计数。因此，我们在谈论拷贝时，其实谈论的主要特点都是基于可变对象的。我们来看下面这段代码 ? 输出如下 ? ?...因为我们这里操作的是不可变对象，Python 用引用计数的方式管理它们，所以 Python 不会对值相同的不可变对象，申请单独的内存空间。...而浅拷贝则会创建一个新的对象，至于对象中的元素，它依然会引用原来的物体，我们再来看一段例子 ? 输出如下 ? ?...所以在在操作被拷贝对象内部的可变元素时，其结果是会影响到拷贝对象的 深拷贝 深拷贝遇到可变对象，则又会进行一层对象创建，所以你操作被拷贝对象内部的可变对象，不影响拷贝对象内部的值 ? 输出如下 ?...总结 因此，在下次我们遇到这类问题时，我们说出以下关键点，基本就很稳了 由于 Python 内部引用计数的特性，对于不可变对象，浅拷贝和深拷贝的作用是一致的，就相当于复制了一份副本，原对象内部的不可变对象的改变
前言 JavaScript中的浅拷贝和深拷贝是非常重要的概念，它们在处理对象和数组时具有不同的作用。在编程中，经常需要复制数据以便进行各种操作，但必须注意拷贝的方式，以确保得到预期的结果。...相反，深拷贝是创建一个完全独立的对象或数组，新的拷贝将具有与原始对象或数组相同的值，但是它们在内存中是彼此独立的，相互之间的修改不会互相影响。...本文小编将为大家介绍JavaScript中实现浅拷贝和深拷贝的不同方法，并提供示例代码作为辅助。...在此示例中，拷贝了一个包含文字的浅对象。由于浅拷贝只会复制原始对象的引用而非值本身，所以被拷贝的对象和原始对象将共享相同的内存空间，即它们的值也将相同。...在特定情况下，可以选择使用浅拷贝或深拷贝来处理嵌套对象。在本例中，展示的是浅对象的深拷贝，因此可以使用Object.assign()方法或以下示例即可。
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