python中赋值不正确的_python中的“赋值与深浅拷贝”

Python中，赋值与拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的，这主要源于数据在内存中的存放问题，本文将对此加以探讨。

1 赋值(添加名字)

赋值不会改变内存中数据存放状态，比如在内存中存在一个名为data的数据，此时若执行语句data_01 = data，则现在该份数据有了两个名称(data和data_01),其余都不发生改变，使用任何一个名称对数据进行操作，那么用另外一个名称拿数据时，数据会呈现之间发生的改变。示例如下：

图中，给列表分配了两个名称a与b，对a做改变时b会同样改变，对b做改变时a也会同样改变，a,b指向内存中同一块区域。

拷贝

无论是哪种拷贝，数据会重新生成一份放置在另一块内存区域，内存存放状态会因此发生改变，但重新生成的数据会因为深浅拷贝不同而有所不同。

2 浅拷贝(浅层复制)

上图中，虽然b复制了a的数据存放到另一块内存区域，但复制的程度有限，只达到列表的第一层，第二层的数据存放状态并没有改变。

3 深拷贝(深层复制)

深度拷贝则是完完全全地复制，有几层则拷几层。

下面以一个三层的列表为例：

小结

对于python中的这三种数据复制机制，如果能够从内存层面理解，则会非常容易；这三种复制机制也会反映在一些第三方库中，如numpy、pandas等，对于不同的数据分析情况，要有选择地调取合适的复制机制。

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