当前位置：首页 > news >正文

湖北襄阳住房保障和城市建设局网站wordpress前台无法访问

news 2025/11/9 5:53:23

湖北襄阳住房保障和城市建设局网站,wordpress前台无法访问,网站建设站点标题在什么位置,专业网站优化公司排名深拷贝与浅拷贝：理解 Python 中的对象复制机制在 Python 编程中，对象的复制是一个常见的操作。然而，很多初学者在处理对象复制时会遇到困惑，尤其是在涉及到复杂数据结构（如列表、字典、自定义对象等）时。…

深拷贝与浅拷贝：理解 Python 中的对象复制机制

在 Python 编程中，对象的复制是一个常见的操作。然而，很多初学者在处理对象复制时会遇到困惑，尤其是在涉及到复杂数据结构（如列表、字典、自定义对象等）时。今天，我们就来深入探讨一下 Python 中的两种主要的复制方式：浅拷贝 和 深拷贝。

1. 浅拷贝（Shallow Copy）

1.1 定义

浅拷贝是指创建一个新对象，但只复制原对象中的引用，而不复制引用所指向的实际对象。换句话说，浅拷贝只复制对象的第一层内容，而不会递归地复制嵌套的对象。

1.2 使用场景

在 Python 中，浅拷贝可以通过以下几种方式实现：

使用 copy 模块的 copy() 函数。
对于某些内置数据结构（如列表和字典），可以使用切片操作或构造函数来实现浅拷贝。

1.3 示例

import copy# 浅拷贝示例
original_list = [1, 2, 3, [4, 5]]
shallow_copied_list = copy.copy(original_list)# 打印地址
print("Original List Address:", id(original_list))
print("Shallow Copied List Address:", id(shallow_copied_list))
print("Original Nested List Address:", id(original_list[3]))
print("Shallow Copied Nested List Address:", id(shallow_copied_list[3]))# 修改嵌套列表
original_list[3][0] = 'A'print("After Modification:")
print("Original List:", original_list)
print("Shallow Copied List:", shallow_copied_list)

1.4 输出

Original List Address: 14001234567890
Shallow Copied List Address: 14001234567891
Original Nested List Address: 14001234567893
Shallow Copied Nested List Address: 14001234567893
After Modification:
Original List: [1, 2, 3, ['A', 5]]
Shallow Copied List: [1, 2, 3, ['A', 5]]

1.5 分析

从输出可以看出，修改嵌套列表时，浅拷贝的列表也发生了变化。这是因为浅拷贝只复制了第一层的引用，而嵌套的列表仍然指向同一个对象。具体来说：

original_list 和 shallow_copied_list 的地址不同，说明它们是两个不同的对象。
但 original_list[3] 和 shallow_copied_list[3] 的地址相同，说明它们指向的是同一个嵌套列表。

2. 深拷贝（Deep Copy）

2.1 定义

深拷贝是指创建一个新对象，并递归地复制原对象中的所有嵌套对象。深拷贝会复制对象的所有层级，确保新对象与原对象完全独立。

2.2 使用场景

在 Python 中，深拷贝可以通过 copy 模块的 deepcopy() 函数实现。

2.3 示例

import copy# 深拷贝示例
original_list = [1, 2, 3, [4, 5]]
deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)# 打印地址
print("Original List Address:", id(original_list))
print("Deep Copied List Address:", id(deep_copied_list))
print("Original Nested List Address:", id(original_list[3]))
print("Deep Copied Nested List Address:", id(deep_copied_list[3]))# 修改嵌套列表
original_list[3][0] = 'A'print("After Modification:")
print("Original List:", original_list)
print("Deep Copied List:", deep_copied_list)

2.4 输出

Original List Address: 14001234567890
Deep Copied List Address: 14001234567892
Original Nested List Address: 14001234567893
Deep Copied Nested List Address: 14001234567894
After Modification:
Original List: [1, 2, 3, ['A', 5]]
Deep Copied List: [1, 2, 3, [4, 5]]