Python 的赋值,浅拷贝和深拷贝详解
先明确几点
不可变类型:该数据类型对象所指定内存中的值不可以被改变。
(1)、在改变某个对象的值时,由于其内存中的值不可以被改变,所以,会把原来的值复制一份再进行改变,这样就会计算机会开辟一段新的内存空间来存储新的值。
可变类型:该数据类型的对象所指定的地址上面的值可以被改变。
(1)、变量被改变后,其所指向的内存地址上面的值,直接被改变,没有发生复制行为,也没有发生开辟新的内存地址行为,不会重新开辟空间。
- 变量:是一个系统表的元素,拥有指向对象的连接空间
- 对象:被分配的一块内存,存储其所代表的值
- 引用:是自动形成的从变量到对象的指针
当在代码编辑器中写出
test = 'python'
python解释器会
1.创建变量test
2.创建一个对象(分配一块内存),来存储python值
3.将变量与对象通过指针
链接起来,从变量到对象的连接称为引用(变量引用对象)
赋值
复制了新对象的引用,不会开辟新的内存空间
浅拷贝
拷贝父对象,不会拷贝对象内部的子对象。
1)浅拷贝是指拷贝的只是原对象元素的引用,换句话说,浅拷贝产生的对象本身是新的,但是它的内容不是新的,只是对原对象的一个引用。
2)浅拷贝是指把存放变量的地址值传给被赋值,最后两个变量引用了同一份地址。
深拷贝
深拷贝拷贝了对象的所有元素,包括多层嵌套的元素。深拷贝出来的对象是一个全新的对象,不再与原来的对象有任何关联。所有改变原来被赋值对象不会对已经复制出来的新对象产生影响
对于不可变对象的深浅拷贝示例
import copy test = 'abc' print("=====赋值=====") b=test print(test) print(b) print(id(test)) print(id(b)) print("=====浅拷贝=====") b=copy.copy(test) print(test) print(b) print(id(test)) print(id(b)) print("=====深拷贝=====") b=copy.deepcopy(test) print(test) print(b) print(id(test)) print(id(b))
结果
=====赋值=====
abc
abc
1855476943856
1855476943856
=====浅拷贝=====
abc
abc
1855476943856
1855476943856
=====深拷贝=====
abc
abc
1855476943856
1855476943856
通过以上可得出结果:
不可变类型没有被拷贝的说法,不管怎么样id地址都一样
对于可变对象深浅拷贝示例
import copy test=[1,2,3] print("=====赋值=====") b=test print(test) print(b) print(id(test)) print(id(b)) print("=====浅拷贝=====") b=copy.copy(test) print(test) print(b) print(id(test)) print(id(b)) print("=====深拷贝=====") b=copy.deepcopy(test) print(test) print(b) print(id(test)) print(id(b))
结果
=====赋值=====
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2461497814592
2461497814592
=====浅拷贝=====
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2461497814592
2461497661824
=====深拷贝=====
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2461497814592
2461497661888
import copy a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象 b = a #赋值,传对象的引用 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) #修改对象a a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象 print( 'a = ', a ) print( 'b = ', b ) print( 'c = ', c ) print( 'd = ', d )
结果
('a = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5])
('b = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5])
('c = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']])
('d = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']])
1.外层添加元素时,浅拷贝不会随原列表变化而变化;内层添加元素时浅拷贝才会变化
2.无论源列表如何变化,深拷贝都保持不变
3.复制对象随原列表一起变化
总结
本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容!
相关文章
手把手教你快速安装gpu版本的pytorch(详细图文教程)
在Windows 10上安装PyTorch时,通常默认安装的是CPU版本,且下载速度较慢,本文提供了一个详细的安装指南,包括如何检查CUDA版本、选择合适的PyTorch、torchvision和torchaudio版本,并通过pip而非conda进行安装,文中通过图文介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下2024-09-09浅谈Matplotlib简介和pyplot的简单使用——文本标注和箭头
这篇文章主要介绍了浅谈Matplotlib简介和pyplot的简单使用——文本标注和箭头,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下2018-01-01Jupyter notebook之如何快速打开ipynb文件
这篇文章主要介绍了Jupyter notebook之如何快速打开ipynb文件问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教2023-09-09python的scikit-learn将特征转成one-hot特征的方法
今天小编就为大家分享一篇python的scikit-learn将特征转成one-hot特征的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2018-07-07
最新评论