python的深浅拷贝

标签：浅拷贝   text   ann   一个   第一个   数据   不可变类   相同   会同   

浅拷贝后，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。

地址是完全一致的。

#定义一个列表，第一个元素是可变类型
>>> A = [[2],‘fei‘,90]
#浅拷贝
>>> B = copy.copy(A)
#对象地址是否相同
>>> A is B
False
#改变第一个可变类型的值，查看复制对象变化
>>> A[0]= 2
>>> A
[[2], ‘fei‘, 90]
#复制对象也跟着改变了
>>> B
[[2], ‘fei‘, 90]
#改变第二个不可变类型的值，查看复制对象变化
>>> A[1] = ‘anne‘
>>> A
[[2], ‘anne‘, 90]
#复制对象没有改变
>>> B
[[2], ‘fei‘, 90]

a 和 b 完全拷贝了父对象及其子对象，两者是完全独立的。
深拷贝，除了顶层拷贝，还对子元素也进行了拷贝。
经过深拷贝后，原始对象和拷贝对象所有的可变元素地址都没有相同的了。

#深拷贝
>>> C = copy.deepcopy(A)
#改变第一个元素，查看复制元素变化
>>> A[0]= 3
>>> A
[[3], ‘fei‘, 90]
#复制元素不变，对复制元素没影响
>>> C
[[1], ‘fei‘, 90]

#改变第二个元素，查看复制元素变化

>>> A[1] = ‘Anne‘ 
>>> A
[[3], ‘Anne‘, 90]
>>> C
[[2], ‘fei‘, 90]

很显然：从数据的不可变而言，浅拷贝是面向不可变类型的;而深拷贝是面向可变类型的处理

注意：这两者与赋值引用不同，在赋值引用中无可变与不可变的类型之分。一旦一个数据改变同类型的也会改变。

python的深浅拷贝

标签：浅拷贝   text   ann   一个   第一个   数据   不可变类   相同   会同   

原文地址：https://www.cnblogs.com/topass123/p/12735192.html