用代码说明python深拷贝和浅拷贝的用法

Python中的深拷贝和浅拷贝都是用来复制对象的，但它们的实现方式不同。

浅拷贝只复制对象的引用，而不是对象本身。这意味着，如果原始对象中的某个属性被修改了，那么浅拷贝的对象中的相应属性也会被修改。浅拷贝可以使用copy()方法实现。

深拷贝则会复制对象及其所有属性的副本，而不是仅仅复制引用。这意味着，如果原始对象中的某个属性被修改了，深拷贝的对象中的相应属性不会被修改。深拷贝可以使用deepcopy()方法实现。

下面是深拷贝和浅拷贝的示例代码：

# 浅拷贝
import copy

list1 = [1, 2, [3, 4]]
list2 = copy.copy(list1)

list1[2][0] = 5

print(list1) # [1, 2, [5, 4]]
print(list2) # [1, 2, [5, 4]]

# 深拷贝
import copy

list1 = [1, 2, [3, 4]]
list2 = copy.deepcopy(list1)

list1[2][0] = 5

print(list1) # [1, 2, [5, 4]]
print(list2) # [1, 2, [3, 4]]

相关问题

python深拷贝和浅拷贝

深拷贝（deep copy）和浅拷贝（shallow copy）是Python中关于对象复制的两个概念。

浅拷贝是指创建一个新的对象，其内容是原始对象的引用。也就是说，新对象与原始对象共享内存地址，对其中一个对象的修改会影响到另一个对象。在Python中，可以使用`copy`模块的`copy()`函数或者对象的`copy()`方法进行浅拷贝。

深拷贝则是创建一个新的对象，完全复制原始对象及其所有嵌套对象的内容。也就是说，新对象与原始对象完全独立，互不影响。在Python中，可以使用`copy`模块的`deepcopy()`函数或者对象的`deepcopy()`方法进行深拷贝。

下面是一个简单的示例代码来说明深拷贝和浅拷贝的区别：

import copy

# 原始对象
original_list = [1, 2, [3, 4]]
print("原始对象:", original_list)

# 浅拷贝
shallow_copy_list = copy.copy(original_list)
print("浅拷贝对象:", shallow_copy_list)

# 修改浅拷贝对象
shallow_copy_list[2][0] = 5
print("修改浅拷贝对象后，原始对象:", original_list)
print("修改浅拷贝对象后，浅拷贝对象:", shallow_copy_list)

# 深拷贝
deep_copy_list = copy.deepcopy(original_list)
print("深拷贝对象:", deep_copy_list)

# 修改深拷贝对象
deep_copy_list[2][1] = 6
print("修改深拷贝对象后，原始对象:", original_list)
print("修改深拷贝对象后，深拷贝对象:", deep_copy_list)

输出结果为：

原始对象: [1, 2, [3, 4]]
浅拷贝对象: [1, 2, [3, 4]]
修改浅拷贝对象后，原始对象: [1, 2, [5, 4]]
修改浅拷贝对象后，浅拷贝对象: [1, 2, [5, 4]]
深拷贝对象: [1, 2, [3, 4]]
修改深拷贝对象后，原始对象: [1, 2, [5, 4]]
修改深拷贝对象后，深拷贝对象: [1, 2, [3, 6]]

可以看到，对浅拷贝对象的修改会影响到原始对象，而对深拷贝对象的修改不会影响原始对象。

python浅拷贝和深拷贝用法

Python中的拷贝分为浅拷贝和深拷贝两种。浅拷贝只是拷贝了对象的引用，而不是对象本身，因此对于可变对象，如果修改了拷贝后的对象，原对象也会受到影响。而深拷贝则是完全拷贝了对象本身，因此对于拷贝后的对象的修改不会影响原对象。以下是Python浅拷贝和深拷贝的用法：

1.浅拷贝
浅拷贝有以下几种方法：
- 使用数据类型本身的构造器
- 对于列表，使用切片操作符 ':' 或者 copy.copy() 函数
- 对于元组，使用切片操作符 ':' 或者 tuple() 函数

需要注意的是，浅拷贝只是拷贝了对象的引用，因此对于可变对象，如果修改了拷贝后的对象，原对象也会受到影响。

2.深拷贝
深拷贝可以使用 copy.deepcopy() 函数，它会完全拷贝对象本身，因此对于拷贝后的对象的修改不会影响原对象。