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Python中深拷贝和浅拷贝详解!

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2023年6月1日 17:30

深拷贝和浅拷贝在Python中是非常重要的存在,但很多人对它们了解的并不是很清楚,本文为大家详细讲解一下深浅拷贝的概念、使用场景以及注意事项,希望能够给你带来帮助。

  深拷贝和浅拷贝在Python中是非常重要的存在,但很多人对它们了解的并不是很清楚,本文为大家详细讲解一下深浅拷贝的概念、使用场景以及注意事项,希望能够给你带来帮助。

Python深浅拷贝

  1、Python深浅拷贝概念

  在Python中,当进行赋值操作时,实际上是将一个对象的应用赋给了一个变量,因此这两个变量指向的是同一个对象。如果我们需要复制一个对象,那么就需要使用拷贝操作。

  浅复制是指新建一个对象,然后将原始对象的引用复制给新对象。由于新对象与原始对象同一内存地址,因此一个对象的值被修改后,另一个对象的值也会受到影响。浅拷贝只复制对象的一层内容。

  递归复制原始对象及其子对象的所有内容,从而创建一个新的对象,这就是深度复制。由于新对象与原始对象并无共享内存地址,故而二者完全独立,因此更改其中一个对象的值并不会影响另一个对象的值。

  2、Python深浅拷贝使用场景

  浅拷贝适合于对象层次结构较浅的情况,比如列表、元组、字典等简单对象的复制。如果对象的元素全部为不可变类型,则可以使用浅拷贝来复制该对象。

  如果对象层次结构比较复杂,例如嵌套列表的列表或嵌套字典的字典,那么深拷贝就是一个合适的选择。如果一个对象的元素包含可变对象,那么在需要进行拷贝时必须使用深拷贝。

  3、Python深浅拷贝注意事项

  对于不可变对象,浅拷贝和深拷贝都是相同的。

  浅拷贝只会复制可变对象的一层内容,而不会递归复制可变对象包含的子对象。如果需要递归复制子对象,必须使用深拷贝。

  当一个对象包含循环引用时,尝试进行深复制可能会导致无限递归,从而导致程序崩溃。因此,在使用深拷贝时,必须小心处理包含循环引用的对象。

  在使用深拷贝时,如果对象的层次结构比较复杂,可能会导致性能问题,因此必须小心使用深拷贝。

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