Python浅拷贝与深拷贝 Python浅拷贝与深拷贝用法实例

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Python浅拷贝与深拷贝 Python浅拷贝与深拷贝用法实例

守株待兔   2021-03-21 我要评论
想了解Python浅拷贝与深拷贝用法实例的相关内容吗,守株待兔在本文为您仔细讲解Python浅拷贝与深拷贝的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python,浅拷贝,深拷贝,下面大家一起来学习吧。

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。

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