Python浅拷贝与深拷贝用法实例

yipeiwu_com6年前Python基础

本文实例讲述了Python浅拷贝与深拷贝用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:

>>> person=['name',['savings',100]]
>>> hubby=person[:]
>>> wifey=list(person)
>>> [id(x) for x in person,hubby,wifey]
[3074051788L, 3074061740L, 3074061996L]
>>> [id(y) for x in person,hubby,wifey for y in x]
[3074319552L,3073979916L,3074319552L,3073979916L,3074319552L,3073979916L]
>>> hubby[0]='joe'
>>> wifey[0]='jane'
(['joe',['savings',100]],['jane',['savings',100]],['name',['savings',100]])
>>> hubby[1][1]=70
>>> hubby,wifey,person
(['joe',['savings',70]],['jane',['savings',70]],['name',['savings',70]])

浅拷贝,创造了新的对象,但是它的对象引用确和被拷贝对象一致。

如果被拷贝对象的构成元素是不可变类型,则拷贝对象对这个元素的改变,实际上是创造一个新的对象。

如果被拷贝对象的构成元素是可变类型,则拷贝对象对这个元素的改变,实际上是在原对象的内存空间上修改这个内存空间里面的内容。

这样,才有hubby[1][1]=70会导致wifey,person相应值的改变。

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

相关文章

详解Python中的测试工具

当我们在写程序的时候,我们需要通过测试来验证程序是否出错或者存在问题,但是,编写大量的测试来确保程序的每个细节都没问题会显得很繁琐。在Python中,我们可以借助一些标准模块来帮助我们自...

Python决策树分类算法学习

Python决策树分类算法学习

从这一章开始进入正式的算法学习。 首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法。 1、决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归。不...

Python多线程编程(一):threading模块综述

Python这门解释性语言也有专门的线程模型,Python虚拟机使用GIL(Global Interpreter Lock,全局解释器锁)来互斥线程对共享资源的访问,但暂时无法利用多处理...

解决python大批量读写.doc文件的问题

前言: java语言读写.doc的出现乱码问题: 大家都知道当我们利用java语言读写.doc文件时,无论是利用流的方式将.doc文件的内容输出到控制台(console),还是将其写到其...

利用python修改json文件的value方法

做工程时遇到需要监听json文件,根据json文件中的key-value值作出相应处理的情形。为此写了修改json文件的python脚本供工程后续调用。 代码如下: # coding...