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python中的深浅拷贝（python中的深拷贝和浅拷贝）
2025-05-16人已围观
python中的深浅拷贝（python中的深拷贝和浅拷贝）
深浅拷贝在 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，我们称之为浅拷贝。
python中的深拷贝和浅拷贝深浅拷贝
在 Python 中，为了使当进行赋值操作时，两个变量互补影响，可以使用 copy 模块中的 deepcopy 方法，称之为深拷贝。
append() 函数
当 list 类型的对象进行 append 操作时，实际上追加的是该对象的引用。
id() 函数：返回对象的唯一标识，可以类比成该对象在内存中的地址。
>>>alist=[]
>>> num=[2]
>>> alist.append( num )
>>> id( num )==id( alist[0] )
True
如上例所示，当 num 发生变化时(前提是 id(num) 不发生变化），alist 的内容随之会发生变化。往往会带来意想不到的后果，想避免这种情况，可以采用深拷贝解决：
alist.append( copy.deepcopy( num ) )
上面就是小居数码小编今天给大家介绍的关于（python中的深拷贝和浅拷贝）的全部内容，希望可以帮助到你，想了解更多关于数码知识的问题，欢迎关注我们，并收藏，转发，分享。
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深浅拷贝在 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，我们称之为浅拷贝。
python中的深拷贝和浅拷贝深浅拷贝
在 Python 中，为了使当进行赋值操作时，两个变量互补影响，可以使用 copy 模块中的 deepcopy 方法，称之为深拷贝。
append() 函数
当 list 类型的对象进行 append 操作时，实际上追加的是该对象的引用。
id() 函数：返回对象的唯一标识，可以类比成该对象在内存中的地址。
>>>alist=[]
>>> num=[2]
>>> alist.append( num )
>>> id( num )==id( alist[0] )
True
如上例所示，当 num 发生变化时(前提是 id(num) 不发生变化），alist 的内容随之会发生变化。往往会带来意想不到的后果，想避免这种情况，可以采用深拷贝解决：
alist.append( copy.deepcopy( num ) )
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