Python中深拷贝和浅拷贝的区别

在Python中，深拷贝（deep copy）和浅拷贝（shallow copy）是用于创建对象副本的两种机制，主要用于处理复杂数据结构，如列表、字典等。它们的主要区别在于：

1. **浅拷贝**（`copy.copy()` 或 `x[:]`）：它复制的是对象的引用，而非实际的对象内容。这意味着如果原对象包含的是其他对象的引用，比如另一个列表或字典，浅拷贝后的对象会指向相同的内存位置，即新旧对象是共享的。如果你修改了浅拷贝中的对象，原对象也会受到影响。

2. **深拷贝**（`copy.deepcopy()`）：这个操作会递归地创建新对象以及其所有嵌套对象的新副本，包括内层的数据结构。因此，即使原对象有引用链，深拷贝也能提供独立的副本，互不影响。

相关问题

python中深拷贝和浅拷贝

在Python中，深拷贝和浅拷贝是用来复制对象的两种方式。
浅拷贝是创建一个新的对象，但是新对象的内容只是原始对象的引用。也就是说，新对象和原始对象共享相同的数据。这意味着，如果我们修改了新对象，原始对象的数据也会随之改变。浅拷贝可以使用赋值操作符（=）或者使用copy()方法来实现。 [2]
深拷贝则是创建一个新的对象，并且递归地复制原始对象的所有数据。这意味着，新对象和原始对象是完全独立的，它们不共享数据。因此，如果我们修改了新对象，原始对象的数据不会受到影响。深拷贝可以使用copy模块中的copy()方法来实现。 [3]
需要注意的是，深拷贝可能会比浅拷贝更耗费时间和内存，因为它需要复制整个对象结构。通常情况下，当我们需要独立的对象，并且不希望原始对象的修改影响到新对象时，可以使用深拷贝。而浅拷贝则更适合处理简单的对象，或者当我们想要共享对象的数据时。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [彻底理解Python中浅拷贝和深拷贝的区别](https://blog.csdn.net/lovedingd/article/details/128257172)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

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。