python与Tensorflow

Python——入门级(copy & deepcopy

2018-09-02  本文已影响6人  SpareNoEfforts

Python中,对象的赋值,拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的,如果使用的时候不注意,就可能产生意外的结果。

id

什么是id?一个对象的id值在CPython解释器里就代表它在内存中的`地址'

>>> import copy
>>> a=[1,2,3]
>>> b=a
>>> id(a)
"""
4382960392
"""
>>> id(b)
"""
4382960392
"""
>>> id(a)==id(b)    #附值后,两者的id相同,为true。
True
>>> b[0]=222222  #此时,改变b的第一个值,也会导致a值改变。
>>> print(a,b)
[222222, 2, 3] [222222, 2, 3] #a,b值同时改变

浅拷贝

当使用浅拷贝时,python只是拷贝了最外围的对象本身,内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。看代码:

>>> import copy
>>> a=[1,2,3]
>>> c=copy.copy(a)  #拷贝了a的外围对象本身,
>>> id(c)
4383658568
>>> print(id(a)==id(c))  #id 改变 为false
False
>>> c[1]=22222   #此时,我去改变c的第二个值时,a不会被改变。
>>> print(a,c)
[1, 2, 3] [1, 22222, 3] #a值不变,c的第二个值变了,这就是copy和‘==’的不同

深拷贝

deepcopy对外围和内部元素都进行了拷贝对象本身,而不是对象的引用。

#copy.copy()

>>> a=[1,2,[3,4]]  #第三个值为列表[3,4],即内部元素
>>> d=copy.copy(a) #浅拷贝a中的[3,4]内部元素的引用,非内部元素对象的本身
>>> id(a)==id(d)
False
>>> id(a[2])==id(d[2])
True
>>> a[2][0]=3333  #改变a中内部原属列表中的第一个值
>>> d             #这时d中的列表元素也会被改变
[1, 2, [3333, 4]]


#copy.deepcopy()

>>> e=copy.deepcopy(a) #e为深拷贝了a
>>> a[2][0]=333 #改变a中内部元素列表第一个的值
>>> e
[1, 2, [3333, 4]] #因为时深拷贝,这时e中内部元素[]列表的值不会因为a中的值改变而改变
>>>
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