请看下面的一段代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
origin = {'a':100,'b':[1,2,34,5]}
obj_copy ={};
print origin;
obj_copy['key1']= origin;
obj_copy['key2']= origin;
print(obj_copy)
print('我们试图改变obj_copy中某个Key值的内容')
obj_copy['key1']['a'] = 10000
print(obj_copy)
obj_copy['key1']['b'] = "hello"
print(obj_copy)
 
print('----------------------')
 
obj_copy['key1']={'a':100,'b':[1,3,4,56,3]}
print(obj_copy)   
print(origin)#输出结果发生了改变

讲一下这段代码的意思:

我们首先给定一个字典origin = {'a':100,'b':[1,2,34,5]}

我们想要得到这个字典对象的一份拷贝,目的是在操作这个对象的时候不会更改该对象的属性。由于Python对象的引用机制,我们知道,当把一个对象赋给一个变量的时候,实际上是建立了一个该变量到对象的引用。如图和代码所示,这是最基本的Python内存管理机制。

 

因此我们得到上段代码的输出结果:

1
2
3
4
5
6
7
{'a': 100, 'b': [1, 2, 34, 5]}
{'key2': {'a': 100, 'b': [1, 2, 34, 5]}, 'key1': {'a': 100, 'b': [1, 2, 34, 5]}}
{'key2': {'a': 10000, 'b': [1, 2, 34, 5]}, 'key1': {'a': 10000, 'b': [1, 2, 34, 5]}}
{'key2': {'a': 10000, 'b''hello'}, 'key1': {'a': 10000, 'b''hello'}}
----------------------
{'key2': {'a': 10000, 'b''hello'}, 'key1': {'a': 100, 'b': [1, 3, 4, 56, 3]}}
{'a': 1000, 'b': [1, 2, 34, 5]}

其实这种改变在Javascript中也是一样的

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
<html>
<script>
    obj = {};
    obj.a = [21,2,3,4,5,67,8]
    obj.b = {'key1':10,'key2':20,'key3':"hello,world"}
 
    globalValue={};
    globalValue.value1 = obj;
    globalValue.value2 = obj;
     
    globalValue.value1=[1,2,34,5,78]
    alert('test')
</script>
<body>
</body>
</html

我们同样可以通过这种方法实现。

在读这篇文章之前,可以先阅读一下Vamei的关于内存管理基础知识(虽然里面可能是由于版本问题,有点小错误)

Python的内存管理 小理解的更多相关文章

  1. python的内存管理机制

    先从较浅的层面来说,Python的内存管理机制可以从三个方面来讲 (1)垃圾回收 (2)引用计数 (3)内存池机制 一.垃圾回收: python不像C++,Java等语言一样,他们可以不用事先声明变量 ...

  2. python的内存管理机制(zz)

    本文转载自:http://www.cnblogs.com/CBDoctor/p/3781078.html 先从较浅的层面来说,Python的内存管理机制可以从三个方面来讲 (1)垃圾回收 (2)引用计 ...

  3. python学习笔记10(Python的内存管理)

      用这张图激励一下自己,身边也就只有一位全栈数据工程师!!! 32. Python的内存管理 1. 对象的内存使用 对于整型和短字符串对象,一般内存中只有一个存储,多次引用.其他的长字符串和其他对象 ...

  4. Python的内存管理、命名规则、3个特性讲解

    理解变量: 变:现实世界中的状态是会发生改变的 量:衡量/记录现实世界中的状态,让计算机能够像人一样去识别世间万物(例如:一个人的身高.体重等这些信息) 为什么要变量: 程序执行的本质就是一系列状态的 ...

  5. Objective C内存管理之理解autorelease------面试题

    Objective C内存管理之理解autorelease   Autorelease实际上只是把对release的调用延迟了,对于每一个Autorelease,系统只是把该Object放入了当前的A ...

  6. day21(1)---python的内存管理

    垃圾回收机制: 不能被程序访问到的数据,就称之为垃圾. 引用计数:引用计数是用来记录值的内存地址被记录的次数的 每一次对值地址的引用都可以使得该值的引用计数+1 每一次对值地址的释放都可以使得该值的引 ...

  7. python的内存管理与垃圾回收机制学习

    一.python内存申请: 1.python的内存管理分为六层:最底的两层有OS控制.第三层是调用C的malloc和free等进行内存控制.第四层第五层是python的内存池.最上层使我们接触的直接对 ...

  8. Python的内存管理和垃圾回收

    内存管理 与Python对象创建相关的结构体 #define _PyObject_HEAD_EXTRA \ struct _object *_ob_next; \ struct _object *_o ...

  9. Python深入06 Python的内存管理

    作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 语言的内存管理是语言设计的一个重要方面.它是决定语言性能的重要因素.无论是C语言的 ...

随机推荐

  1. plsql 常用快捷键(自动替换)

      plsql 常用快捷键 CreateTime--2018年4月23日17:33:05 Author:Marydon 说明:这里的快捷键,不同于以往的快捷键,输入指定字符,按快捷键,可以自动替换成你 ...

  2. 查询SQL存储过程创建时间

    select  [name] ,create_date ,modify_date FROM  sys.all_objects where  type_desc = N'SQL_STORED_PROCE ...

  3. Python的copy()与deepcopy()区别

    Python的copy()与deepcopy()分别对应浅拷贝和深拷贝. 它们的理论区别: deepcopy():深复制(也就是寻常意义上的复制),即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在 ...

  4. sudo: Cannot execute /usr/local/bin/zsh: No such file or directory 问题

    参考:sudo: Cannot execute /usr/local/bin/zsh: No such file or directory 之前在美化Ubuntu的时候,下了个zsh,但是忘记改配置文 ...

  5. 【ERROR】Oracle11g两个监听同名进程的故障

    问题: 一个实例启动了另个两个监听. 解决方法: #ps -ef | grep tnslsnr #oracle 925826 1 0 Apr 06 - 234:50 /u01/app/oracle/p ...

  6. 【js】indexOf()

    /** **位置方法indexOf()和lastIndexOf() **这两个方法都接收两个参数:要查找的项和(可选的)表示查找起点位置的索引 **indexOf()方法从数组的开头(位置0)开始向后 ...

  7. Android静态图片人脸识别的完整demo(附完整源码)

    Demo功能:利用android自带的人脸识别进行识别,标记出眼睛和人脸位置.点击按键后进行人脸识别,完毕后显示到imageview上. 第一部分:布局文件activity_main.xml < ...

  8. Linux内核(14) - 二分法与printk

    人生就是一个茶几,上面摆满了杯具.内核也是一个大茶几,不过它上面的杯具是一个个的bug.确定bug什么时候被引入是一个很关键的步骤,在这个定位bug的过程中,不论有意或无意,都会很自然地用到二分查找的 ...

  9. Oracle免费版和付费版,各版本的说明

    Oracle免费版和付费版的区别:   首先这里给出一个答案,oracle确实是免费的给学习的人员使用.oracle的策略就是你可以随意下载我的产品,包括oracle,weblogic等产品用于学习, ...

  10. 读书笔记5基于matplotlib画图

    一.导入需要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import scipy.stat ...