python 深拷贝

Python中的深拷贝是一种创建对象的副本的方式，使得副本与原始对象完全独立，对其中一个对象的修改不会影响另一个对象。可以使用copy模块中的deepcopy函数来实现深拷贝。

深拷贝会递归地复制所有的嵌套对象，包括嵌套的列表、字典、集合和自定义对象等。下面是一个示例：

import copy

original_list = [1, 2, [3, 4]]
copied_list = copy.deepcopy(original_list)

# 修改原始列表的嵌套列表
original_list[2][0] = 5

print(original_list)  # 输出: [1, 2, [5, 4]]
print(copied_list)    # 输出: [1, 2, [3, 4]]

在上面的示例中，使用`copy.deepcopy()`函数对原始列表进行深拷贝，得到了一个完全独立的副本。当修改原始列表中的嵌套列表时，副本列表不受影响。

需要注意的是，深拷贝可能会消耗更多的内存，特别是在处理大型对象或者循环引用的情况下。因此，使用深拷贝时需要谨慎考虑内存占用。

相关问题

Python 深拷贝

Python中的深拷贝是指创建一个新的对象，该对象与原始对象具有相同的值，但是它们在内存中的地址是不同的。深拷贝可以通过使用copy模块中的deepcopy()函数来实现。

深拷贝在拷贝过程中会递归地复制所有的嵌套对象，包括嵌套的列表、字典、集合等。这意味着即使原始对象中包含了可变对象，深拷贝也会创建一个全新的副本，而不是共享引用。

下面是一个示例代码，展示了如何使用深拷贝：

import copy

# 原始对象
original_list = [1, 2, [3, 4]]

# 深拷贝
copied_list = copy.deepcopy(original_list)

# 修改原始对象
original_list[0] = 5

# 打印结果
print("原始对象:", original_list)
print("深拷贝对象:", copied_list)

输出结果为：

原始对象: [1, 2, [5, 4]]
深拷贝对象: [1, 2, [3, 4]]

可以看到，修改原始对象后，深拷贝对象并没有受到影响，它们是完全独立的。

python深拷贝对象

在Python中，深拷贝（deep copy）是一种创建新对象的过程，它不仅复制了原始对象，还复制了其引用的所有嵌套对象。这与浅拷贝（shallow copy）不同，浅拷贝只会复制对象的引用，如果对象内部有循环引用或者其他深层次的对象结构，则可能导致意外的行为。Python提供了一些内置的库来实现深拷贝，比如`copy`模块和`pickle`模块。

以下是使用`copy`模块做深拷贝的例子：

import copy

# 原始对象
original_list = [[1, 2], [3, 4]]
# 深拷贝
deep_copy_list = copy.deepcopy(original_list)

# 改变原对象不会影响深拷贝
original_list[0][0] = 'new'
print(original_list)  # [['new', 2], [3, 4]]
print(deep_copy_list)  # [[1, 2], [3, 4]] 仍保持原样

使用`pickle`模块则适用于更复杂的数据结构，如自定义类实例：

import pickle

class MyClass:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

my_obj = MyClass([1, 2])
pickled_obj = pickle.dumps(my_obj)
deep_copied_obj = pickle.loads(pickled_obj)

# 修改原对象不影响深拷贝
my_obj.data.append(3)
print(deep_copied_obj.data)  # 输出 [1, 2]，未改变