python的copy库的.copy()和deepcopy的区别

时间: 2023-02-08 20:28:23 浏览: 143

浅谈python中copy和deepcopy中的区别

在Python编程中，复制对象是常见的操作，主要分为两种方式：浅复制（copy）和深复制（deepcopy）。这两种复制方法在处理复杂的数据结构时，表现出来的行为有所不同，因此了解它们的区别至关重要。让我们来看一下深复制（deepcopy）。深复制会创建一个全新的对象，该对象与原来的对象在内存中是完全独立的。这意味着，即使原对象的内部结构包含可变对象（如列表或字典），深复制后的对象也会有自己的副本，改变其中一个不会影响另一个。在Python中，可以使用`copy.deepcopy()`函数来实现深复制。例如，对于字典数据类型，当我们使用`dict.copy()`或`copy.copy()`进行浅复制时，如果字典中的元素是可变对象（如列表），那么修改这个列表会影响到原始字典。但在使用`copy.deepcopy()`时，即使是嵌套的可变对象也会被复制，确保新对象与原始对象完全分离。下面的例子展示了浅复制和深复制的不同之处： ```python import copy d = {'name': ['An', 'Assan']} c = d.copy() # 浅复制 dc = copy.deepcopy(d) # 深复制 # 修改原始字典 d['name'] = ['an'] print(c) # 输出：{'name': ['An', 'Assan']} print(d) # 输出：{'name': ['an']} print(dc) # 输出：{'name': ['An', 'Assan']} # 修改字典中的列表元素 d['name'].append('shu') print(c) # 输出：{'name': ['An', 'Assan', 'shu']} print(d) # 输出：{'name': ['an', 'shu']} print(dc) # 输出：{'name': ['An', 'Assan']} ``` 在这个例子中，浅复制后的字典`c`与原始字典`d`共享了同一个列表，而深复制后的字典`dc`拥有自己独立的列表副本。对于非嵌套的数据结构，如列表，浅复制和深复制的行为差异并不明显。不过，如果列表中包含可变对象，情况就会发生变化。例如： ```python seq = [1, 2, 3] seq1 = seq # 同引用 seq2 = copy.copy(seq) # 浅复制 seq3 = copy.deepcopy(seq) # 深复制 # 修改列表 seq.append(4) seq2[2] = 5 print(seq, seq1, seq2, seq3) ``` 在这个例子中，`seq1`与`seq`实际上是同一个对象的引用，而`seq2`与`seq3`分别是`seq`的浅复制和深复制。修改`seq`会影响`seq1`，但不会影响`seq2`和`seq3`。而`seq2`的修改仅影响自身，不会影响到`seq`或`seq3`，因为这是浅复制的结果。深复制的`seq3`则完全独立于`seq`，对`seq3`的修改不会影响到`seq`。 Python中的`copy`和`deepcopy`是用于复制对象的两个重要方法。浅复制只复制对象的表面，而深复制会递归复制对象及其所有嵌套的可变对象，确保新旧对象完全独立。在处理复杂的、包含可变对象的数据结构时，选择正确的复制方法是避免意外数据修改的关键。

Python的copy模块提供了两个函数：`copy()` 和 `deepcopy()`，它们用于实现对象的浅拷贝和深拷贝。 - `copy()` 函数用于浅拷贝，它只会复制对象本身，而不会复制对象内部的子对象。如果浅拷贝的对象包含了子对象，那么拷贝得到的新对象和原对象的子对象会共享同一块内存。 - `deepcopy()` 函数用于深拷贝，它会复制对象本身和对象内部的所有子对象，新对象和原对象的子对象不再共享同一块内存。一般来说建议在对不可变对象进行操作时使用浅拷贝，因为它更快。对于可变对象建议使用深拷贝，因为如果不这样，更改新对象会影响原来的对象。

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