python的深拷贝

Python中的深拷贝是指将一个对象完全复制一份，并在内存中开辟一个新的地址空间用来存放这个复制出来的对象。因此，如果对原对象进行任何修改，都不会影响到深拷贝出来的新对象。可以使用Python内置函数deepcopy()来进行深拷贝操作。需要注意的是，深拷贝会复制整个对象结构，包括对象的所有子对象，因此执行速度会比浅拷贝慢一些。同时，如果被复制的对象中包含了循环引用，那么深拷贝可能会陷入无限递归的情况，因此需要特别注意。

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

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。