Python 也能干大事,拷贝也有大学问

开发 前端
简单来说,浅拷贝只复制对象的引用,而深拷贝则是创建一个全新的对象并复制所有内容。浅拷贝可能导致对象之间的关联性,而深拷贝则消除了这种关联性,使得新对象完全独立于原对象。

浅拷贝(Shallow Copy)和深拷贝(Deep Copy)是在计算机科学中常用的两个术语,用于描述对象的复制操作。

浅拷贝是指创建一个新对象,但该新对象的一部分(如子对象)仍然与原对象共享内存。换句话说,浅拷贝只复制了对象的引用,而没有复制对象本身。当原对象发生改变时,浅拷贝的新对象也会受到影响。浅拷贝通常是通过复制对象的引用或引用列表来完成的。

深拷贝是指创建一个全新的对象,并复制原对象及其所有子对象的内容。深拷贝将递归地复制原对象及其子对象,使得新对象与原对象完全独立,不共享任何内存。因此,当原对象发生改变时,深拷贝的新对象不会受到影响。深拷贝通常是通过递归复制对象及其子对象来完成的。

简单来说,浅拷贝只复制对象的引用,而深拷贝则是创建一个全新的对象并复制所有内容。浅拷贝可能导致对象之间的关联性,而深拷贝则消除了这种关联性,使得新对象完全独立于原对象。

在 Python 中,可以使用 `copy` 模块的 `copy()` 函数进行浅拷贝,使用 `copy` 模块的 `deepcopy()` 函数进行深拷贝。

在 Python 中,拷贝可以分为浅拷贝和深拷贝两种。

浅拷贝只是将原对象的引用复制给新对象,因此新对象与原对象共享同一个内存空间。当原对象发生变化时,新对象也会跟着发生变化。比如:

 python
lst1 = [1, 2, 3]
lst2 = lst1.copy()  # 浅拷贝
lst1[0] = 0
print(lst1)  # 输出 [0, 2, 3]
print(lst2)  # 输出 [1, 2, 3]

深拷贝则是将原对象完全复制一份,包括所有嵌套的对象,因此新对象与原对象不共享内存空间。当原对象发生变化时,新对象不会受到影响。比如:

python
import copy

lst1 = [[1, 2], [3, 4]]
lst2 = copy.deepcopy(lst1)  # 深拷贝
lst1[0][0] = 0
print(lst1)  # 输出 [[0, 2], [3, 4]]
print(lst2)  # 输出 [[1, 2], [3, 4]]

需要注意的是,对于不可变对象(如数字、字符串、元组等),无论是浅拷贝还是深拷贝都不会产生副作用,因为不可变对象不能被修改。而对于可变对象(如列表、字典等),使用浅拷贝时需要格外小心,尤其是嵌套多层的可变对象,可能会导致不可预期的结果。一般情况下,建议使用深拷贝来避免这种问题。

责任编辑:赵宁宁 来源: 老猫coder
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