python浅拷贝和深拷贝

>>> import copy
>>> a = [0,1,2,[3,4]]
>>> b = a  # 赋值
>>> c = a[:]  #浅拷贝（又叫影子拷贝）
>>> d = copy.copy(a)  #浅拷贝
>>> e = a.copy()  #浅拷贝
>>> f = copy.deepcopy(a)  # 深拷贝

#父对象的修改

>>> a.append(10)
>>>a
[0, 1, 2, [3, 4], 10]
>>> b
[0, 1, 2, [3, 4], 10]
>>> c
[0, 1, 2, [3, 4]]
>>> d
[0, 1, 2, [3, 4]]
>>> e
[0, 1, 2, [3, 4]]
>>> f
[0, 1, 2, [3, 4]]

#子对象的修改

>>> a[3].append(5)
>>>a
[0, 1, 2, [3, 4, 5], 10]
>>> b
[0, 1, 2, [3, 4, 5], 10]
>>> c
[0, 1, 2, [3, 4, 5]]
>>> d
[0, 1, 2, [3, 4, 5]]
>>> e
[0, 1, 2, [3, 4, 5]]
>>> f
[0, 1, 2, [3, 4]]

由上面两个例子可以理解为并总结出：

a = b赋值操作：就是将变量a的引用地址拷贝过去，即a的另一个别名；对a或者b的操作是对同一个地址下的元素进行操作，所以返回的结果都是一样的，数值同步。

f = copy.deepcopy()深拷贝：就是将父对象及父对象下的子对象的所有元素值都拷贝过去，对a或者对f的操作都是各自对不同地址下的元素进行操作，互不影响。

c = a[:],a.copy(),copy.copy(a)都是浅拷贝的形式：将变量a内的所有父对象的值拷贝过去，但是对于父对象内的子对象值（例如列表内的各个元素值）没有进行拷贝，只是拷贝了列表所指向的地址值。

所以介于赋值操作和深拷贝之间：对于a或者c的父对象的操作，a和c是同深拷贝一样互不影响的；对于子对象的操作，a和c是同赋值操作一样，数值同步的。

转载于:https://www.cnblogs.com/hongdanni/p/10458796.html

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