Python深拷贝和浅拷贝详解,Python 浅拷贝
本文主要介绍Python深层拷贝和浅层拷贝参考。Python没有复制这个对象，只是复制了这个对象的引用。以下具体相关介绍需要朋友们参考。
00-1010 (1)，存在父对象和子对象(2)，如果仅存在父对象前言：。
在Python中，对象赋值本质上是对对象的引用。在创建一个对象并赋给另一个变量时，Python并没有复制这个对象，只是复制了这个对象的引用。这里通过程序，使用Python中的复制模块，进一步理解深度复制、浅层复制和对象赋值的区别。
这里分两种情况：
目录
演示代码如下：
Import #调用复制模块。
Dict={animal : cat ， num 3360 [10，20，30]， color 3360 pink} #创建新词典
Dict1_copy=Dict.copy() #轻型副本
dict 1 _ dcopy=copy . deep copy(dict)#深层复制
Dict2=Dict #直接赋值对象是一个浅层拷贝。
Dict[num][1]=66 #修改创建的字典的内部值
Print (dict3360 str (dict)) #输出修改后的字典数据
print( dict 1 _ copy 3360 str(dict 1 _ copy))#输出轻拷贝数据，数据被修改。
print( dict 1 _ dcopy : str(dict 1 _ dcopy))#输出深度复制的数据，该数据没有被修改。
Print(Dict2: str(Dict2)) #对象赋值，数据修改
运行结果如下：
（1）、存在父对象和子对象
演示代码如下：
Import #调用复制模块。
Dict={animal 3360 cat ， num 3360 10 ， color 3360 pink} #创建新词典
Dict1_copy=Dict.copy() #轻型副本
dict 1 _ dcopy=copy . deep copy(dict)#深层复制
Dict2=Dict #浅拷贝，直接分配对象
Dict[animal]=dog #修改创建的字典的内部值。
Print (dict3360 str (dict)) #输出修改后的字典数据
print( dict 1 _ copy 3360 str(dict 1 _ copy))#轻拷贝，但结果和深拷贝一样。
print( dict 1 _ dcopy : str(dict 1 _ dcopy))#输出深度复制的数据，该数据没有被修改。
Print(Dict2: str(Dict2)) #对象赋值，数据修改
运行结果如下：
可以看出，数据修改后，深层副本不会被修改；如果浅层拷贝中有所谓的父对象和子对象，也就是嵌套，那么可以修改第二层，这与深层拷贝是不同的。如果没有嵌套，只有父对象，虽然本质上不同于深层拷贝，但不会被修改。对象赋值是一个引用，随着修改而变化。
这里有一个简单的例子，改变一个特定值对其他值的影响：
Dict_A={#建立一个新字典
A:11，
B:22，
:[33，44，55]
}
Dict_B=Dict_A #赋值操作
Dict_C=Dict_A.copy() #轻型副本
Dict_D=copy.deepcopy(Dict_A) #深层复制
print(Dict_A: str(Dict_A))
print(Dict_B: str(Dict_B))
print(Dict_C: str(Dict_C))
print(Dict_D: str(Dict_D))
#在字典中修改_ D
字典D[A]=99
打印( dict _ a: str (dict _ a)) #更改
打印( dict _ b: str (dict _ b)) #更改
print( dict _ c : str(dict _ c))#不变
print( dict _ d : str(dict _ d))#未更改
#在字典B中修改a
字典B[A]=77
打印( dict _ a: str (dict _ a)) #更改
打印( dict _ b: str (dict _ b)) #更改
print( dict _ c : str(dict _ c))#不变
print( dict _ d : str(dict _ d))#未更改
#在字典C中修改a
字典C[A]=88
print( dict _ a : str(dict _ a))#不变
print( dict _ b : str(dict _ b))#未更改
打印( dict _ c: str (dict _ c)) #更改
print( dict _ d : str(dict _ d))#未更改
#在字典中修改_ D
字典D[A]=99
print( dict _ a : str(dict _ a))#不变
print( dict _ b : str(dict _ b))#未更改
print( dict _ c : str(dict _ c))#不变
Print (dict _ d: 字符串(dict _ d)) # change
#修改dict _ a中C的第二项。
Dict_C[C][1]=100
打印( dict _ a: str (dict _ a)) #更改
打印( dict _ b: str (dict _ b)) #更改
打印( dict _ c: str (dict _ c)) #更改
print( dict _ d : str(dict _ d))#未更改
#修改Dict_B中C的第二项
Dict_C[C][1]=101
打印( dict _ a: str (dict _ a)) #更改
打印( dict _ b: str (dict _ b)) #更改
打印( dict _ c: str (dict _ c)) #更改
print( dict _ d : str(dict _ d))#未更改
#修改dict _ C中C的第二项。
Dict_C[C][1]=102
打印( dict _ a: str (dict _ a)) #更改
打印( dict _ b: str (dict _ b)) #更改
打印( dict _ c: str (dict _ c)) #更改
print( dict _ d : str(dict _ d))#未更改
#修改Dict_D中C的第二项
字典D[C][1]=104
print( dict _ a : str(dict _ a))#不变
print( dict _ b : str(dict _ b))#未更改
print( dict _ c : str(dict _ c))#不变
Print (dict _ d: 字符串(dict _ d)) # change
关于Python深度复制和浅层复制参考的这篇文章到此为止。关于Python copy的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望你以后能支持风行IT软件开发工作室！
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。