Python浅复制与深复制

在Python中，复制数据通常有两种方式：浅复制（Shallow Copy）和深复制（Deep Copy）。

1. **浅复制**：
- 当你对一个可变对象（如列表、字典）进行浅复制时，新对象指向的是原对象的同一块内存空间，也就是说，新对象和原对象共享相同的底层数据结构。这意味着如果原对象的内容发生改变，新对象也会受到影响。

   original_list = [[1, 2, 3]]
   shallow_copy = original_list.copy()  # 浅复制
   original_list[0].append(4)
   print(shallow_copy)  # 输出：[[1, 2, 3, 4]]

2. **深复制**：
- 深复制则是创建全新的对象，并对所有嵌套的数据结构也做完整的复制。因此，即使原对象内容发生变化，深复制后的对象仍保持独立。

   import copy
   original_list = [[1, 2, 3]]
   deep_copy = copy.deepcopy(original_list)  # 深复制
   original_list[0].append(4)
   print(deep_copy)  # 输出：[[1, 2, 3]]

相关问题

python浅复制和深复制

浅复制和深复制是Python中复制对象的两种方式。浅复制只复制对象的引用，而深复制则会复制整个对象及其子对象。具体来说，浅复制只复制对象的第一层，而深复制会递归复制整个对象树。

以下是浅复制和深复制的例子：

1.浅复制

import copy

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

print("list1:", list1) # 输出：[1, 2, [3, 4]]
print("list2:", list2) # 输出：[1, 2, [3, 4]]

list2[0] = 5
list2[2][0] = 6

print("list1:", list1) # 输出：[1, 2, [6, 4]]
print("list2:", list2) # 输出：[5, 2, [6, 4]]

可以看到，当我们修改list2的第一层元素时，list1并没有受到影响。但是当我们修改list2的第二层元素时，list1也被修改了。这是因为list2只复制了list1的引用，所以它们共享同一个子列表。

2.深复制

import copy

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

print("list1:", list1) # 输出：[1, 2, [3, 4]]
print("list2:", list2) # 输出：[1, 2, [3, 4]]

list2[0] = 5
list2[2][0] = 6

print("list1:", list1) # 输出：[1, 2, [3, 4]]
print("list2:", list2) # 输出：[5, 2, [6, 4]]

可以看到，当我们修改list2的元素时，list1并没有受到影响。这是因为list2完全复制了list1及其子列表，所以它们是两个独立的对象。

python 深复制和浅复制区别

在 Python 中，深复制（Deep Copy）和浅复制（Shallow Copy）是数据拷贝的两种方式，它们的区别在于是否对对象内部的数据结构进行完全独立的复制。

**浅复制**（shallow copy）是指创建一个新的引用，新对象只拥有原对象的引用，如果原对象是一个复杂的数据结构（如列表、字典等），那么新复制的对象会指向原对象的内存地址。这意味着对新复制对象的操作会影响到原对象。例如：

import copy
list1 = [[1, 2], [3, 4]]
list2 = copy.copy(list1)
list2[0][0] = 5
print(list1)  # 输出：[[5, 2], [3, 4]]，因为 list2 的改变影响了原始 list1

**深复制**（deep copy）则是对整个数据结构进行递归的独立复制，包括嵌套的对象和数据。这意味着每个元素都会被复制到新的位置，形成一个新的独立副本，所以修改新复制的对象不会影响到原对象。例如：

list1 = [[1, 2], [3, 4]]
list3 = copy.deepcopy(list1)
list3[0][0] = 6
print(list1)  # 输出：[[1, 2], [3, 4]]，因为 list3 的改变不影响原始 list1

总结一下，浅复制适用于简单的数据结构，而深复制则适用于需要保留所有数据独立性的复杂结构。