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在 Python 中,浅拷贝(Shallow Copy)深拷贝(Deep Copy) 是处理对象复制的两种重要机制,它们的区别主要体现在对嵌套对象的处理方式上。以下是详细解析:


1. 浅拷贝(Shallow Copy)

浅拷贝会创建一个新对象,但新对象中的子对象是原对象中子对象的引用。
特点

  • 只复制外层对象,嵌套对象(如列表中的列表、字典中的字典)仍与原对象共享。
  • 修改浅拷贝的外层对象不会影响原对象,但修改嵌套对象会同时影响原对象和浅拷贝。
实现方式
  • 使用 copy 模块的 copy() 方法。
  • 对列表使用切片操作 new_list = old_list[:]
  • 对字典使用 dict.copy() 方法。
示例
import copyoriginal = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
shallow_copy = copy.copy(original)# 修改外层对象
shallow_copy.append([7, 8, 9])
print(original)       # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]](原对象未改变)
print(shallow_copy)   # [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]# 修改嵌套对象
shallow_copy[0][0] = 100
print(original)       # [[100, 2, 3], [4, 5, 6]](原对象被修改!)
print(shallow_copy)   # [[100, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

2. 深拷贝(Deep Copy)

深拷贝会递归地复制所有嵌套对象,完全独立于原对象。
特点

  • 新对象和原对象的所有层级完全独立,修改任一对象均不会影响另一个。
  • 适用于需要完全隔离的场景,但性能开销较大(尤其是大型嵌套对象)。
实现方式
  • 使用 copy 模块的 deepcopy() 方法。
示例
import copyoriginal = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
deep_copy = copy.deepcopy(original)# 修改嵌套对象
deep_copy[0][0] = 100
print(original)     # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]](原对象未被修改)
print(deep_copy)    # [[100, 2, 3], [4, 5, 6]]

3. 核心区别

特性浅拷贝深拷贝
复制层级仅外层对象递归复制所有嵌套对象
内存占用高(递归复制所有对象)
修改嵌套对象影响原对象不影响原对象
性能慢(尤其是复杂结构)

4. 使用场景

  • 浅拷贝:适用于简单对象(如单层列表、字典),或允许共享嵌套对象的场景。
  • 深拷贝:适用于需要完全独立的复杂嵌套对象(如多层结构、类实例)。

5. 注意事项

  • 不可变对象(如字符串、元组、数字)的拷贝没有实际意义,因为它们不可修改。
  • 自定义对象的拷贝需要实现 __copy__()__deepcopy__() 方法以控制拷贝行为。
  • 嵌套对象中如果包含循环引用(如对象 A 包含对象 B,对象 B 又引用对象 A),深拷贝可能引发递归错误。

6. 总结

  • 浅拷贝是“表层复制”,适合简单场景;深拷贝是“完全独立复制”,适合复杂嵌套场景。
  • 选择拷贝方式时,需根据数据结构和需求权衡性能与独立性。
http://www.dtcms.com/wzjs/52310.html

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