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python3中深浅copy对比解析

今天小编就为大家带来一篇有关python3中深浅copy对比解析的文章。小编觉得挺不错的,为此分享给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。

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一、赋值对比

1、列表

l1 = [1,2,3]
l2 = l1
l1.append('a')
print(l1,l2)               #[1, 2, 3, 'a'] [1, 2, 3, 'a']
print(id(l1),id(l2))          #43499848 43499848
#可以看到两个列表的值以及id值相同,对应的是同一个内存地址

2、字典

dic = {'name':'barry'}
dic1 = dic
dic['age'] = 18
print(dic,dic1)            #{'name': 'barry', 'age': 18} {'name': 'barry', 'age': 18}
print(id(dic),id(dic1))       #31157344 31157344
#可以看到两个字典的值以及id值相同,对应的是同一个内存地址

3、字符串

s = 'alex'
s1 = s
s2 = s.replace('a','A')
print(s,s1,s2)                  #alex alex Alex
print(id(s),id(s1),id(s2))           #31040208 31040208 31040376
#赋值是同一个内存地址,替换字符串后的变量s2是另外的地址

二、深浅copy

1、浅copy

对于浅copy来说,第一层创建的是新的内存地址。而从第二层开始,指向的是同一个内存地址,所有,对于第二层以及更深的层数来说,保持一致性。

# 1、普通浅copy

l1 = [1,2,3,4]
l2 = l1.copy()
l1.append('a')
print(l1,l2)                     #[1, 2, 3, 4, 'a'] [1, 2, 3, 4]
print(id(l1),id(l2))             #37077320 37078664
#id内存地址不一样,创建了两个地址空间,一个改变,另一个不会变化

# 2、嵌套浅copy

l1 = [1,[22,33,44],3,4,]
l2 = l1.copy()
l1[1].append('a')
print(l1,id(l1),l2,id(l2))       #[1, [22, 33, 44, 'a'], 3, 4]  [1, [22, 33, 44, 'a'], 3, 4]
print(id(l1),id(l2))              #43173512 43173256
print(id(l1[1]),id(l2[1]))       #43172168 43172168
# 第一层都是独立的的。从第二层开始都是是公用的,改一个都会变。
l1 = [1,[22,33,44],3,4,]
l2 = l1.copy()
l1[0] = 111
print(l1,l2)                     #[111, [22, 33, 44], 3, 4] [1, [22, 33, 44], 3, 4]
print(id(l1),id(l2))             #43370120 43369864
# 可以看到第一层都是独立的,改一个不影响另一个的结果

2、 深copy.deepcopy()

对于深copy来说,两个是完全独立的,改变任意一个的元素(无论是多少层),另一个绝不会改变。

import copy
l1 = [1,[22,33,44],3,4,]
l2 = copy.deepcopy(l1)
# 改变第一层
l1[0] = 111
print(l1,l2)                    #[111, [22, 33, 44], 3, 4] [1, [22, 33, 44], 3, 4]
print(id(l1),id(l2))            #43238536 43239048
# 改变第二层
l1[1].append('a')
print(l1,l2)                   # [111, [22, 33, 44, 'a'], 3, 4] [1, [22, 33, 44], 3, 4]
print(id(l1),id(l2))           #43238536 43239048

以上就是python3中深浅copy对比的详细内容了,看完之后是否有所收获呢?如果想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联行业资讯!


本文标题:python3中深浅copy对比解析
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