python 深浅拷贝不之前一直不太理解,只是概念性的理解像 1,2 所说,敲完下面代码希望你可以理解。1、copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象>>> import copy
>>> l1 = [1,3,5,[‘a‘,‘b‘,‘c‘]]
>>> a = l1
>>> b = copy.copy(a) # 浅拷贝
>>> c = copy.deepcopy(a) # 深拷贝
>>> l1.append(7)
>>> l1[3].append(‘d‘)
>>> print ‘l1=‘,l1
l1= [1, 3, 5, ...
1.基础数据类型的补充1.元组如果元组中只有一个数据,且没有逗号,则该‘元组’与里面的数据的类型相同。如:1 tu = (1)
2 tu1 = (1,)
3 tu2 = (‘alex‘)
4 tu3 = ([1,2,3],)
5print(tu,type(tu)) # 1 <class ‘int‘>6print(tu1,type(tu1)) # (1,) <class ‘tuple‘>7print(tu2,type(tu2)) # alex <class ‘str‘>8print(tu3,type(tu3)) # ([1, 2, 3],) <class ‘tuple‘>2. 列表列表与列表是可以相加的,如:1 l1 = [1,2,...
一、基本数据类型补充1,关于int和str在之前的学习中已经介绍了80%以上了,现在再补充一个字符串的基本操作: li = [‘李嘉诚‘,‘何炅‘,‘海峰‘,‘刘嘉玲‘]s = "_".join(li)print(s) # 结果为:李嘉诚_何炅_海峰_刘嘉玲li = ‘黄花大闺女‘s = "_".join(li)print(s) # 结果为:黄_花_大_闺_女2,列表相关: 循环删除列表中的每一个元素,有如下代码,注意结果并分析原因: li = [11,22,33,44]for e in li:li.remove(e)...
首先我们在这里先补充一下基础数据类型的一些知识:一.循环删除 1.前面我们学了列表,字典和集合的一些操作方法:增删改查,现在我们来看一下这个问题:有这样一个列表:
lst = [‘周杰伦‘,‘周润发‘,‘周星驰‘,‘刘德华‘]如果现在要求我们删除带‘周‘的元素,我们下意识会这样做:lst = [‘周杰伦‘,‘周润发‘,‘周星驰‘,‘刘德华‘]
for i in lst:if ‘周‘ in i:lst.remove(i)
print(lst) #[‘周润发‘, ‘刘德华‘]但是结果...
一、浅拷贝常见的浅拷贝的方法,是使用数据类型本身的构造器,比如下面两个例子:list1 = [1, 2, 3]
list2 = list(list1)
print(list2)
print("list1==list2 ?",list1==list2)
print("list1 is list2 ?",list1 is list2)set1= set([1, 2, 3])
set2 = set(set1)
print(set2)
print("set1==set2 ?",set1==set2)
print("set1 is set2 ?",set1 is set2)
运行结果为:[1, 2, 3]
list1==list2 ? True
list1 is list2 ? False
{1, 2, 3}
s...
Python中的对象分为可变与不可变,有必要了解一下,这会影响到python对象的赋值与拷贝。而拷贝也有深浅之别。不可变对象简单说就是某个对象存放在内存中,这块内存中的值是不能改变的,变量指向这块内存,如果要改变变量的值,只能再开辟一块内存,放入新值,再让变量指向新开辟的内存。#定义三个变量
f=22
n=22
z=f
print(‘f=%s,n=%s,z=%s‘ %(f,n,z))
print(‘f的地址:‘,id(f))#id用于获取变量内存地址print(‘n的地址:...
元组比较特殊 1、----元组本身为不可变类型import copyv1 = (1, 2, 3, 4)
v2 = copy.copy(v1)
print(id(v1), id(v2))
v3 = copy.deepcopy(v1)
print(id(v1), id(v3))输出:
31450280 31450280
31450280 31450280小结:元组本身是不可变类型,就像str、int、boor一样,所在在深浅拷贝时,它们的内存地址是一样的。2、----当元组中嵌套可变类型时:v1 = (1, 2, 3, [1, 2, 3], 4)
import copyv2 = copy.copy(v1)
print(id(v1), id(v2)...
在python中,对象赋值实际上是对象的引用。当创建一个对象,然后把它赋给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用一般有三种方法,alist=[1,2,3,["a","b"]] (1)直接赋值,传递对象的引用而已,原始列表改变,被赋值的b也会做相同的改变>>> b=alist>>> print b[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘]]>>> alist.append(5)>>> print alist;print b[1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘], 5][1, 2, 3, [‘a‘, ‘b‘], 5](2)...
1. 基本数据类型补充 s=" ".join(lst) 把列表中的每一项用" "拼接起来,把列表转化成字符串 lst1=s1.split() 用()中的内容切割列表,把字符串转化成列表2. 关于删除 在循环迭代的过程中不能删除 删除的方法: 创建新列表,把想要删除的内容放在列表中,循环新列表,删除原列表 字典在循环中不能增加和删除,可以修改 dict.fromkeys(k, v) 把key迭代.和value组合成k:v创建新字典, 所有的key共享同一个...
浅拷贝,list值是可变的,str值不可变,只能重新赋值a=b=c=‘wjx‘print(a,b,c)c= ‘jmy‘#重新赋值了,所以内存分配了新的地址print(a,b,c)print(id(a))print(id(b))print(id(c)) # 浅拷贝:# a与b的指向的是一个内存地址,这个内容地址中存放着a与b的值,所以当a中元素变了,b的也跟着变了a=b=[1,2,3]a[2]=8b.append(4)print(a,b)#深拷贝:a和b是分配了两块内存地址的,所以互不影响import copya1=[13,[4,5,6]]b1=copy.deepcopy(...
copy模块使用copy模块来实现复制功能。复制方法分为浅拷贝与深拷贝: 浅拷贝, copy.copy(object) 对内存地址进行复制,目标对象和源对象指向同一内存片内存空间。 深拷贝, copy.deepcopy(object) 为复制生成的对象也申请一个单独的内存空间,内存地址是自主分配的。 完成复制后,目标对象和源对象虽然存储数据是一样的,但是内存地址不同。 两个对象互不干涉。例:>>> jack = [‘jack‘, [‘age‘, ‘20‘]]>>> import cop...
直接赋值:其实就是对象的引用(别名)。浅拷贝(copy):拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。深拷贝(deepcopy): copy 模块的 deepcopy 方法,完全拷贝了父对象及其子对象。字典浅拷贝实例实例1234567>>>a = {1: [1,2,3]}>>> b = a.copy()>>> a, b({1: [1, 2, 3]}, {1: [1, 2, 3]})>>> a[1].append(4)>>> a, b({1: [1, 2, 3, 4]}, {1: [1, 2, 3, 4]})深度拷贝需要引入 copy 模块:实例1234567>>>import copy>>> c = copy.deep...
1.首先,对被操作对象分类,对于不可变对象而言,如字符串、数字、tuple等,这三种操作是等价的,都是引用import copya=‘apple‘b=ac=copy.copy(a)d=copy.deepcopy(a)print(id(a))print(id(b))print(id(c))print(id(d) 输出:1840734496184073449618407344961840734496可见,这四个变量都指向同一块内存地址,即‘apple‘这个字符串所在的地址2.对可变对象(或者叫做容器对象),如[],{},类实例等,赋值依然是引用;浅拷贝则会新生...
拷贝的用途拷贝就是copy,目的在于复制出一份一模一样的数据。使用相同的算法对于产生的数据有多种截然不同的用途时就可以使用copy技术,将copy出的各种副本去做各种不同的操作。值得一提的是绝大部分编程语言中对于copy都有深浅拷贝的概念,所以充分的理解本章节的知识也是在为今后学习其他编程语言少走弯路。在Python中,除开手动deepcopy(),其他的任何操作都是浅拷贝。Python = 赋值示例好了,废话不多说。直接进入主题,上代码...
Python深浅拷贝剖析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。下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别。一、对象赋值创建列表变量Alex,变量包含子列表,通过变量Alex给变量lzl赋值,对原文:http://www.cnblogs.com/lianzhilei/p/5725172.html