这篇文章运用了实例代码展示Python深拷贝和浅拷贝使用方法，代码非常详细，可供感兴趣的小伙伴们参考借鉴，希望对大家有所帮助。
一、浅拷贝
所谓浅拷贝,指的是对于某个对象,虽然创建了与该对象具有相同值的另一个对象,但是,这两个对象內部嵌套的对应子对象全都是同一个对象。简单地说,外部进行了拷贝,内部没有拷贝。
以下方式得到的拷贝都是浅拷贝:
● 切片操作[:]
● 调用列表、字典、集合的方法copy()
● 调用内置函数List()、dict()、set(4.
● 调用标准库模块copy中的函数copy(）
import copy # 导入标准库模块copy L1 = [1,[1,2,3],6] L2 = L1.copy() # [1, [1, 2, 3], 6] 使用list.copy() L2 = L1[:] # [1, [1, 2, 3], 6] # 使用索引切片的方式 L2 = list(L1) # [1, 2, 3], 6] # 使用list()函数赋值 L2 = copy.copy(L1) # [1, [1, 2, 3], 6] # 调用标准库模块copy中的函数copy() # 通过打印L1和L2的id可以看出，L2只拷贝了L1的外部，形成了一个和L1具有相同值的对象 # L1和L2内部值的id全都相同，即引用的同一内存地址 print('L1_id：%d' % id(L1)) # L1_id：140024932419056 print('L2_id：%d' % id(L2)) # L2_id：140024932419456 print('L1[1]_id：%d' % id(L1[1])) # L1[1]_id：140024932419376 print('L2[1]_id：%d' % id(L2[1])) # L2[1]_id：140024932419376 print('id_L1[2] %d' % id(L1[2])) # id_L1[2] 9466624 print('id_L2[2] %d' % id(L2[2])) # id_L2[2] 9466624 # 浅拷贝，对于列表内部嵌套的可变类型对象，修改L1[1][1]值，L2[1][1]值也会跟着改变 # 实际上他们内部都引用着同一个内存id L1[1][1] = 5 print(L1) # [1, [1, 5, 3], 6] print(L2) # [1, [1, 5, 3], 6] print('L1[1]_id：%d' % id(L1[1])) # L1[1]_id：140024932419376 print('L2[1]_id：%d' % id(L2[1])) # L2[1]_id：140024932419376 # 浅拷贝，对于列表内部的不可变类型对象，修改L1[2], # 因为是不可变类型，那么会重新调用一个值给予引用，L2[2]因此不受影响 L1[2] = 8 print(L1) # [1, [1, 5, 3], 8] print(L2) # [1, [1, 5, 3], 6] print('id_L1[2] %d' % id(L1[2])) # id_L1[2] 9466688 print('id_L2[2] %d' % id(L2[2])) # id_L2[2] 9466624二、深拷贝
所谓深拷贝,指的是:对于某个对象,创建与该对象具有相同值的另一个对象,同时,这两个对象内部嵌套的对应可变子对象全都不是同一个对象。简单地说,外部和内部都进行了拷贝。
深拷贝的方法：
● 调用标准库模块copy中的函数deepcopy()
import copy # 导入标准库模块copy L1 = [1,[1,2,3],6] L2 = copy.deepcopy(L1) # [1, [1, 2, 3], 6] # 通过打印L1和L2的内存地址可以看出，其外部进行拷贝，L2是和L1具有相同值的新对象 # 对于内部嵌套的可变类型对象，L1[1]和L2[1]内存地址并不相同 # 对于内部嵌套的不可变类型对象，L1[2]和L2[2]内存地址相同，引用的同一内存地址 print('L1_id：%d' % id(L1)) # L1_id：139984573203792 print('L2_id：%d' % id(L2)) # L2_id：139984573203952 print('L1[1]_id：%d' % id(L1[1])) # L1[1]_id：139984573203472 print('L2[1]_id：%d' % id(L2[1])) # L2[1]_id：139984573204512 print('id_L1[2] %d' % id(L1[2])) # id_L1[2] 9466624 print('id_L2[2] %d' % id(L2[2])) # id_L2[2] 9466624 # 深拷贝，列表内部嵌套的可变类型对象，修改L1[1][1] 为5不影响L2[1][1]的值， # 深拷贝是将L1和L2内部可变类型对象的值引用的内存地址分开来 L1[1][1] = 5 print(L1) # [1, [1, 5, 3], 6] print(L2) # [1, [1, 2, 3], 6] print('L1[1]_id：%d' % id(L1[1])) # L1[1]_id：139984573203472 print('L2[1]_id：%d' % id(L2[1])) # L2[1]_id：139984573204512 # 深拷贝，对于列表内部不可变类型对象，修改L1[2] = 8，因为是不可变类型，所以将L1[2]重新赋值引用，不影响L2[2] L1[2] = 8 print(L1) # [1, [1, 5, 3], 8] print(L2) # [1, [1, 2, 3], 6] print('id_L1[2] %d' % id(L1[2])) # id_L1[2] 9466688 print('id_L2[2] %d' % id(L2[2])) # id_L2[2] 9466624如果你能读到这里，恭喜你已经对Python深拷贝和浅拷贝有了从实践层面最深刻的体会了。如果想阅读更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
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