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實例介紹Python中深淺拷貝

數據分析與開發 ? 來源:數據分析與開發 ? 作者:數據分析與開發 ? 2020-12-16 11:34 ? 次閱讀
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【導語】:在工作中,常涉及到數據的傳遞,在數據傳遞使用過程中,可能會發生數據被修改的問題。為了防止數據被修改,就需要在傳遞一個副本,即使副本被修改,也不會影響原數據的使用。為了生成這個副本,就產生了拷貝。今天就說一下Python中的深淺拷貝問題。

一、深淺copy

賦值運算

注意:l2 = l1是一個指向,是賦值,和深淺copy無關。

淺copy

其實列表是一個一個的槽位,每個槽位存儲的是該對象的內存地址

#例1. 給大列表添加元素

例2

例3

小結:

淺copy:會在內存中新開辟一個空間,存放這個copy的列表,但是列表里面的內容還是沿用之前對象的內存地址。

深copy

但是python對深copy做了一個優化,將可變的數據類型在內存中重新創建一份,而不可變的數據類型則沿用之前的,所以內存中是下面這樣的:

小結:

深copy:會在內存中開辟新空間,將原列表以及列表里面的可變數據類型重新創建一份,不可變數據類型則沿用之前的。

為什么Python默認的拷貝方式是淺拷貝?

時間角度:淺拷貝花費時間更少。

空間角度:淺拷貝花費內存更少。

效率角度:淺拷貝只拷貝頂層數據,一般情況下比深拷貝效率高。

總結:

不可變對象在賦值時會開辟新空間。

可變對象在賦值時,修改一個的值,另一個也會發生改變。

深、淺拷貝對不可變對象拷貝時,不開辟新空間,相當于賦值操作。

淺拷貝在拷貝時,只拷貝第一層中的引用,如果元素是可變對象,并且被修改,那么拷貝的對象也會發生變化。

深拷貝在拷貝時,會逐層進行拷貝,直到所有的引用都是不可變對象為止。

Python 有多種方式實現淺拷貝,copy模塊的copy 函數 ,對象的 copy 函數 ,工廠方法,切片等。

大多數情況下,編寫程序時,都是使用淺拷貝,除非有特定的需求。

淺拷貝的優點:拷貝速度快,占用空間少,拷貝效率高。

責任編輯:xj

原文標題:圖解 Python 中深淺拷貝

文章出處:【微信公眾號:數據分析與開發】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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