1. Python3 关于深浅拷贝的官方文档 文档地址:Python3.7.2 源码地址:lib/copy.py 2. 先说结论 深拷贝与浅拷贝是对复合对象而言的 深拷贝会构造一个新的复合对象,然后递归地将在原始对象中所有元素的副本对应地写入新复合对象中 浅拷贝会构造一个新的复合对象,然后(在允许的前提下)向其中写入对原始对象的引用 3. 开始分析 复合对象:包含其他对象的对象,如列表.类实例等 模块.方法.堆栈跟踪.堆栈帧.文件.套接字.窗口.数组等不能被拷贝 示例 # 例1 import c

python深拷贝和浅拷贝问题: 什么是深拷贝? (个人理解)深拷贝就是将原有的数据一模一样的拷贝一份,然后存到另一个地址中,而不是引用地址 什么是浅拷贝? (个人理解)就是引用地址 (1)用等于号的拷贝都属于浅拷贝     (2)导入copy包用deepcopy进行深拷贝 (3)copy包中的copy方法有点特殊 copy.copy方法只能对第一层数据进行深拷贝,但是如果要是被拷贝的数据是不可变的,例如元祖则会根据判断进行浅拷贝

声明:本篇笔记,模仿与其它博客中的内容 浅拷贝 浅拷贝,在内存中只额外创建第一层数据 import copy n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]} n3 = copy.copy(n1) 3.深拷贝 深拷贝,在内存中将所有的数据重新创建一份(排除最后一层,即:python内部对字符串和数字的优化) import copy n1 = {"k

浅拷贝的方式有: lst=[1,2,3] (1)直接赋值: lst_cp = lst (2)for循环遍历生成:lst_cp= [i for i in lst] (3)copy模块下,copy.copy仍为浅拷贝 深拷贝的方式 (1)借助copy模块 >>> import copy >>> lst_cp = copy.deepcopy(lst) 以上方法的测试: 注意:因为string类型是不可变类型,所以修改string元素时会新创建一个地址空间放置数据 (1)直接赋

Python中,对象的赋值,拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的,如果使用的时候不注意,就可能产生意外的结果. 下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别. 对象赋值 直接看一段代码: will=["Will",28,["Python","C#","JavaScript"]] wilber=will print id(will) print will print [id(x) for x in will] print id

1- Python引用计数[1] 1.1 引用计数机制 引用计数是计算机编程语言中的一种内存管理技术,是指将资源(可以是对象.内存或磁盘空间等等)的被引用次数保存起来,当被引用次数变为零时就将其释放的过程.使用引用计数技术可以实现自动资源管理的目的.同时引用计数还可以指使用引用计数技术回收未使用资源的垃圾回收算法. 当创建一个对象的实例并在堆上申请内存时,对象的引用计数就为1,在其他对象中需要持有这个对象时,就需要把该对象的引用计数加1,需要释放一个对象时,就将该对象的引用计数减1,直至对象的引

在python中,对象赋值实际上是对象的引用.当创建一个对象,然后把它赋给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用 一般有三种方法, alist=[1,2,3,["a","b"]]  (1)直接赋值:b=alist,默认浅拷贝传递对象的引用而已,原始列表改变,被赋值的b也会做相同的改变: >>> b=alist>>> print b[1, 2, 3, ['a', 'b']]>>>

Python中,对象的赋值,拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的,如果使用的时候不注意,就可能产生意外的结果. 下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别. 对象赋值 直接看一段代码: will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]] wilber = will print id(will) print will print [id(ele) for ele in wi

Python中,对象的赋值,拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的,如果使用的时候不注意,就可能产生意外的结果. 首先,对赋值操作我们要有以下认识: 赋值是将一个对象的地址赋值给一个变量,让变量指向该地址( 旧瓶装旧酒 ). 修改不可变对象(str.tuple)需要开辟新的空间 修改可变对象(list等)不需要开辟新的空间 浅拷贝 ​ 浅拷贝仅仅复制了容器中元素的地址,就是拷贝了引用,并没有拷贝内容. In [1]: a = [11,22,33] In [2]: id(a) Out[2]: 22132

内存的浅拷贝和深拷贝是面试时经常被问到的问题,如果不能理解其本质原理,有可能会答非所问,给面试官留下不好的印象.另外,理解浅拷贝和深拷贝的原理,还可以帮助我们理解Python内存机制.这篇文章将会通过一些例子,来验证内存拷贝的过程,帮助大家理解内存拷贝的原理. Python3中的数据类型 我们首先得知道Python3中的数据被分为可变类型和不可变类型 可变类型:Number(数字).String(字符串).Tuple(元祖) 不可变类型:List(列表).Dictionary(字典).Set(集

可变类型 如list.dict等类型,改变容器内的值,容器地址不变. 不可变类型 如元组.字符串,原则上不可改变值.如果要改变对象的值,是将对象指向的地址改变了 浅拷贝 对于可变对象来说,开辟新的内存空间存储容器对象,但不开辟新空间存储容器的值,容器内部值的对象仍然指向原来的地址.即只对外层对象进行拷贝 不可变对象则将拷贝对象的值进行拷贝 深拷贝 对于可变对象,既开辟新的内存空间存储容器对象,也开辟新空间存储容器的值.也就是,既拷贝容器对象,也拷贝容器对象内部的值对象 不可变对象则将拷贝对象的值

1 深拷贝浅拷贝 1.1 a==b与a is b的区别 a == b    比较两个对象的内容是否相等(可以是不同内存空间) a is b  比较a与b是否指向同一个内存地址,也就是a与b的id是否相同 >>> a = 1 >>> b = 1 >>> a == b True >>> a is b True >>> a = 257 >>> b = 257 >>> a is b Fal

一. 引言 上节介绍了__delattr__方法在Python清除实例属性时被捕获执行,本节结合例子介绍重写__delattr__方法,并说明__delattr__方法执行的触发逻辑. 二. 重写__delattr__方法 重写语法: __delattr__(self,属性) 语法释义 __delattr__语法很简单: 1)self是所有实例方法都必须有的第一个参数,大家如果有疑问可以参考老猿前面的博文<第7.5节 揭开Python类中self的面纱>: 2)属性与前面__ getattri

python的复制,深拷贝和浅拷贝的区别    在python中,对象赋值实际上是对象的引用.当创建一个对象,然后把它赋给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用    一般有三种方法,        alist=[1,2,3,["a","b"]]    (1)直接赋值,传递对象的引用而已,原始列表改变,被赋值的b也会做相同的改变        >>> b=alist        >>> pr

简单点说 1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象.id会变化2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象.id会变化 >>> import copy >>> a=[,,,[,,]] >>> b=a #普通赋值 >>> c=copy.copy(a) #浅拷贝 >>> d=copy.deepcopy(a) #深拷贝 >>> print(a,b,c,d)

1本文的意义 如果给已经存在的类添加新的行为,采用继承方案 如果改变已经存在类的行为,采用重写方案 2图解继承.重写与Super 注:上面代码层层关联.super()可以用到任何方法里进行调用,本文只用在了__init__方法中,通过重写和调用super,可以修改所有方法. 上面类的实例化: 3代码验证 class ContactList(list): def search(self, name): matching_contacts = [] for contact in self: if n

1.浅拷贝, 首先要引用copy包 from copy import copy class A: def __init__(self): self.A=1 self.B=2 a = A() copy(a)返回的就是浅拷贝,此操作是通过重新构造参数,然后重新创建对象,不走init 如果是单例的对象我们不希望这个对象被拷贝,那么可以覆盖object默认的__reduce__方法,方法中可以抛出异常,来阻止内存的拷贝 深拷贝用from copy import deepcopy  禁用时需要覆盖 __r

浅拷贝就是对引用的拷贝,深拷贝就是对对象的资源的拷贝 浅拷贝 浅拷贝仅仅复制了容器中元素的地址 赋值的原则 1.赋值是将一个对象的地址赋值给一个变量,让变量指向该地址( 旧瓶装旧酒 ). 2.修改不可变对象(str.tuple)需要开辟新的空间 3.修改可变对象(list等)不需要开辟新的空间 #用切片的方式拷贝 未修改前,a和b中元素的地址都是相同的,不可变的hello和可变的list地址都一样,说明浅拷贝是将容器内的元素的地址复制了一份.这可以通过修改后,b中字符串没改变,但是list元素随

首先深拷贝和浅拷贝都是对象的拷贝,都会生成一个看起来相同的对象,他们本质的区别是拷贝出来的对象的地址是否和原对象一样,也就是地址的复制还是值的复制的区别. 什么是可变对象,什么是不可变对象: 可变对象是指,一个对象在不改变其所指向的地址的前提下,可以修改其所指向的地址中的值: 不可变对象是指,一个对象所指向的地址上值是不能修改的,如果你修改了这个对象的值,那么它指向的地址就改变了,相当于你把这个对象指向的值复制出来一份,然后做了修改后存到另一个地址上了,但是可变对象就不会做这样的动作,而是直接在

(1)直接赋值,传递对象的引用而已,原始列表改变,被赋值的b也会做相同的改变(2)copy浅拷贝,没有拷贝子对象,所以原始数据改变,子对象会改变(3)深拷贝,包含对象里面的子对象的拷贝,所以原始对象的改变不会造成深拷贝里任何子元素的改变 import copy a = [1,2,3,4,['a','b']] #原始对象 b = a #赋值,传对象引用 c = copy.copy(a) #对象拷贝,浅拷贝 d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝,深拷贝 a.append(5) #修改

深拷贝.浅拷贝 1. 浅拷贝 浅拷贝是对于一个对象的顶层拷贝 import copy a = [[1, 2], 3] b = copy.copy(a) print(id(a)) print(id(b)) print(id(a[0])) print(id(b[0])) print(id(a[1])) print(id(b[1])) a[0].append(1) print(a) print(b) 输出结果: 2249583452872 2250135748552 2249583452808 224