解释from copy import deepcopy

时间: 2023-09-25 11:13:09 浏览: 158

python中copy()与deepcopy()的区别小结

前言 copy()与deepcopy()之间的区分必须要涉及到python对于数据的存储方式。深复制被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。浅复制并不会产生一个独立的对象单独存在，他只是将原有的数据块打上一个新标签，所以当其中一个标签被改变的时候，数据块就会发生变化，另一个标签也会随之改变。 import copy origin = [1, 2, [3, 4]] #origin 里边有三个元素：1， 2，[3, 4] cop1 = copy.copy(origin) cop2 = copy.deepcopy(ori 在Python编程语言中，`copy()`和`deepcopy()`函数都是用于复制对象，但它们之间存在着重要的区别。这些差异源于Python对象的存储机制，即引用的概念。了解它们的区别有助于我们更好地管理和操作数据。 `copy()`函数执行的是浅复制（shallow copy），它创建一个新的对象，然后将原对象中的元素逐一复制到新对象中。但是，如果原对象包含可变类型的元素（如列表或字典），浅复制只会复制这些可变元素的引用，而不是它们的内容。这意味着，当原对象中的可变元素被修改时，浅复制的对象也会受到影响。例如，考虑以下代码： ```python import copy origin = [1, 2, [3, 4]] cop1 = copy.copy(origin) cop2 = copy.deepcopy(origin) # 测试浅复制的效果 origin[2][0] = "hey!" print(origin) # 输出：[1, 2, ['hey!', 4]] print(cop1) # 输出：[1, 2, ['hey!', 4]] ``` 在上述例子中，`cop1`是`origin`的浅复制，当`origin`中的嵌套列表元素被修改时，`cop1`也相应地改变了。然而，`deepcopy()`函数执行的是深复制（deep copy），它不仅复制对象本身，还会递归地复制所有可变类型的元素。因此，即使原对象被修改，深复制的对象也不会受影响。 ```python # 测试深复制的效果 print(cop2) # 输出：[1, 2, [3, 4]] ``` 在上面的例子中，`cop2`是`origin`的深复制，即使`origin`的子列表被修改，`cop2`仍然保持原始状态，因为它拥有独立的副本。 Python中的变量赋值并不像C++等语言那样直接复制值，而是创建一个指向已有对象的引用。当给变量赋新值时，实际上是改变引用指向新的对象，而不会影响旧的对象。这解释了为什么在某些情况下，一个变量的值改变不会影响其他变量，而在其他情况下则会。例如： ```python a = [1, 2, 3] b = a a = [4, 5, 6] print(a) # 输出：[4, 5, 6] print(b) # 输出：[1, 2, 3] a = [1, 2, 3] b = a a[0], a[1], a[2] = 4, 5, 6 print(a) # 输出：[4, 5, 6] print(b) # 输出：[4, 5, 6] ``` 在第一个例子中，`a`的赋值改变实际上创建了一个新的列表对象，并让`a`指向这个新对象，而`b`依然指向原始列表。而在第二个例子中，`a`列表的元素被直接修改，这影响了`a`和`b`都引用的同一个列表对象。理解这些概念对于编写涉及复杂数据结构的Python程序至关重要。合理使用`copy()`和`deepcopy()`可以帮助我们避免意外的数据修改，保证程序的正确性。在处理包含可变对象的列表、字典等数据结构时，特别是在需要保持原数据不变的情况下，应当优先考虑使用`deepcopy()`。

from copy import deepcopy语句是Python中的一个导入语句，它引入了copy模块中的deepcopy函数。 deepcopy是一个用于深度复制Python对象的函数。通常，如果您只是简单地将一个对象赋值给另一个变量，那么它们将指向同一个对象，这意味着对其中一个对象所做的任何更改都会影响另一个对象。使用deepcopy函数可以创建一个完全独立的对象副本，它与原始对象没有任何关联，因此对新对象的更改不会影响原始对象。因此，from copy import deepcopy语句使我们可以在Python程序中使用deepcopy函数来创建对象的独立副本。

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