Python深拷贝和浅拷贝详解,python的深拷贝与浅拷贝

　　在python中，直接变量赋值和参数传递都是通过引用来赋值的。本文主要介绍Python中引用和复制规律的相关信息，通过示例代码非常详细的介绍。有需要的可以参考一下。

Python一切皆引用

　　在C /Java中，int a=1是创建一个变量a，赋给1；Int=a是创建变量B，赋给A的值，和A B无关，就是“变量是盒子”，但这不利于理解Python中的一个变量定义。在Python中，我们将变量视为“对实际存储的引用”(来源：《流畅的python》)。

　　所以在python中，a=[1，2，3]先分配一个区域写[1，2，3]，然后让A表示；B=a使得B和A代表同一个东西。即使A本身消失了(比如del a)，也只是在撕掉一个标签。b仍然可以访问这个列表。其他类型也是如此。

　　直接引用的意思是B=A，如上所述，不会出现复制，但是B也会表示A表示的区域，此时，B就是A，b[0]就是a[0]。

　　如果修改了A，说明A指向了其他对象，与链表无关，所以B没有改变；而如果修改一个[0](或者使用=，append等。)，列表被修改，b[0]也在变化。

　　但是对于不可变的对象比如单个数字或者元组字符串，你也可以使用=，但是不支持原地修改，所以你实际上会调用a=a b来获得一个新的对象。A=(1，2，3)；b=a；A=(4，5)。此时执行a=a (4，5)，已经指向新值，所以B不会改变。

　　有时我们只编辑列表或字典的副本，所以我们需要复制它们。通常，最常见的复制方法有：

　　b=a[:]

　　b=列表(_ for _ in a)

　　b=副本(a)

　　b=a.copy()

　　这些都叫浅抄。浅抄的时候发生了什么？

　　浅层复制的逻辑会创建一个新对象，然后将每个值的副本复制到新对象中，这需要一个线性的时间。可以看出，复制后B与A相同，但A是B不再有效，a[0]和b[0]不再是相关值。可以随意修改列表B，没有一个会影响A中的四个元素(红蓝橙绿四个小圆圈)。

　　然而，浅层复制仍然存在一些无法解决的问题。我们知道所有东西都是用python引用的。图中的小圆圈不是盒子而是标签！虽然A和B是分开的，但是如果一个元素还是列表，那么实际上是连在一起的。

　　如图，浅拷贝时执行了b[1]=a[1]，但是b[1]和a[1]是引用，所以还是通过它们访问同一个变量序列。修改a[1]不会导致b[1]改变，但是修改a[1][0]会导致b[1][0]改变。

　　所以我们引入深度拷贝来解决这个问题：

　　从副本导入深层副本

　　a=[1，[1，2，3]，你好]

　　b=深层拷贝(a)

　　复制的深层逻辑是将每个值复制到一个新的对象中，如果这个项目也表示一个变量迭代对象(列表、字典、没有特殊定制的自定义类)，那么也复制这个对象。这样你就能得到一份完整的拷贝。

　　这篇关于Python中引用和复制规律的文章到此为止。有关Python引用和复制的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！

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