python中的引用、浅拷贝和深拷贝
在python中,有一句話:“一切皆為對象,一切皆為對象的引用“,所以
只要記住這句話就很容易清楚python中的引用、淺拷貝和深拷貝了。
1. 引用
python中的引用是經常使用的,python的引用可以節省內存,加快速度,因為它不需要開辟內存空間。例如:
[python] view plain copy
a = 1
b = 1
這表示讓 a 這個變量去指向一個地址,這個地址保存著數據為 1,讓變量 b 也去指向這個地址,那么通過 b 我們一樣可以找到數據 1,通過地址的指向來
來查找到數據,這就是python中的引用;
2. 淺拷貝
淺拷貝 copy.copy()
淺拷貝保存的是數據的地址,不保存內容,淺拷貝是需要開辟單獨的內存空間來存儲地址的,它不能保證
數據的獨立性。例如:
可以看出 b 的數據和 a 的數據一樣,但是 b 的地址和 a 的地址不相同,而且 b 的地址里保存的是列表里元素 1, 2, 3 的地址,b 通過保存的地址信息來獲取數據1, 2, 3 可以通過下面的例子得出:
可以看出列表a 和列表 b 里面的元素 1 都指向著同一個地址,當列表 a 的第一個元素的值變為8時,即指向一個新的保存數據為 8 的地址時,列表b 的第一個元素仍然保存的是元素 1 的地址,此時可以看出,淺拷貝只是把數據的地址保存了,并沒有保存數據本身,當列表中如果有元素為可變的列表或字典類時,因為拷貝的是列表或字典所對應的地址,如果列表或字典中有元素發生改變,則淺拷貝的列表也會跟著改變,不能保證數據的獨立性:
3. 深拷貝
深拷貝copy.deepcopy()
python中,深拷貝在淺拷貝的基礎上更進一步,深拷貝保存的是數據的本身,一旦進行深拷貝,則拷貝后的內容不僅和原本的內容完全一樣,而且跟原來的沒有任何聯系,充分保證了數據的獨立性。
深拷貝相當于在內存中開辟了一片新的內存,不再用來保存數據的地址,而是用新的地址來保存相同的數據。
可以看出深拷貝是把列表里的數據保存了,和淺拷貝不同,當列表 a 發生改變時,列表 b 并不會跟著改變,這樣充分體現了深拷貝可以保證數據的獨立性。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的python中的引用、浅拷贝和深拷贝的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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