python深拷貝

『壹』 python字典操作問題

應為在python中dict是可變對象。用dic1賦值給dic3後，並沒有創建一個新的對象，dic3和dic1指向同一個對象。通過dic3改變其內容，就如同通過dic1改變對象內容一樣。

具體的內容你可以看看深拷貝和淺拷貝

import
defcom_weight(dic1,dic2):
dic3=.deep(dic1)#深拷貝，，，，
foriindic1.keys():
forjindic1[i].keys():
dic3[i][j]=dic1[i][j]-dic2[i][j]

printdic3

if__name__=='__main__':

dic1={1:{1:142264,2:142315},2:{3:142111},3:{3:142723}}
dic2={1:{1:142263,2:142312},2:{3:142110},3:{3:142722}}

print'__________________'
printdic1
printdic2
print'*******************'
com_weight(dic1,dic2)
print'~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~'
printdic1
printdic2

『貳』 什麼是深拷貝和淺拷貝

淺拷貝就是指對象復制的時候只復制一層；深拷貝是指復制對象的所有層級。

深拷貝和淺拷貝，主要是對象發生復制的時候，根據復制的層級不同來區分的。很多人在這里經常變數賦值發生混淆。對於JavaScript數組等復雜的數據類型來說，將其賦值給其它變數，其實只是復制了對象的地址給它，兩個變數指向的是同一個對象，因此普通的賦值既不是深拷貝也不是淺拷貝。

深拷貝和淺拷貝需要注意的地方就是可變元素的拷貝：

在淺拷貝時，拷貝出來的新對象的地址和原對象是不一樣的，但是新對象裡面的可變元素（如列表）的地址和原對象里的可變元素的地址是相同的，也就是說淺拷貝它拷貝的是淺層次的數據結構（不可變元素），對象里的可變元素作為深層次的數據結構並沒有被拷貝到新地址裡面去。

而是和原對象里的可變元素指向同一個地址，所以在新對象或原對象里對這個可變元素做修改時，兩個對象是同時改變的，但是深拷貝不會這樣，這個是淺拷貝相對於深拷貝最根本的區別。

『叄』 python 為什麼有深拷貝淺拷貝

在寫Python過程中，經常會遇到對象的拷貝，如果不理解淺拷貝和深拷貝的概念，你的代碼就可能出現一些問題。所以，在這里按個人的理解談談它們之間的區別。

一、賦值（assignment）
在《Python FAQ1》一文中，對賦值已經講的很清楚了，關鍵要理解變數與對象的關系。

12345
>>> a = [1, 2, 3]>>> b = a>>> print(id(a), id(b), sep='\n')

在Python中，用一個變數給另一個變數賦值，其實就是給當前內存中的對象增加一個「標簽」而已。
如上例，通過使用內置函數 id() ，可以看出 a 和 b 指向內存中同一個對象。a is b會返回 True 。

二、淺拷貝（shallow ）
注意：淺拷貝和深拷貝的不同僅僅是對組合對象來說，所謂的組合對象就是包含了其它對象的對象，如列表，類實例。而對於數字、字元串以及其它「原子」類型，沒有拷貝一說，產生的都是原對象的引用。
所謂「淺拷貝」，是指創建一個新的對象，其內容是原對象中元素的引用。（拷貝組合對象，不拷貝子對象）
常見的淺拷貝有：切片操作、工廠函數、對象的()方法、模塊中的函數。

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>>> a = [1, 2, 3]>>> b = list(a)>>> print(id(a), id(b)) # a和b身份不同140601785066200 140601784764968>>> for x, y in zip(a, b): # 但它們包含的子對象身份相同... print(id(x), id(y))... 140601911441984 140601911442048

從上面可以明顯的看出來，a 淺拷貝得到 b，a 和 b 指向內存中不同的 list 對象，但它們的元素卻指向相同的 int 對象。這就是淺拷貝！

三、深拷貝（deep ）
所謂「深拷貝」，是指創建一個新的對象，然後遞歸的拷貝原對象所包含的子對象。深拷貝出來的對象與原對象沒有任何關聯。
深拷貝只有一種方式：模塊中的deep函數。
1234567891011
>>> import >>> a = [1, 2, 3]>>> b = .deep(a)>>> print(id(a), id(b))140601785065840 140601785066200>>> for x, y in zip(a, b):... print(id(x), id(y))... 140601911441984 140601911442048

看了上面的例子，有人可能會疑惑：
為什麼使用了深拷貝，a和b中元素的id還是一樣呢？
答：這是因為對於不可變對象，當需要一個新的對象時，python可能會返回已經存在的某個類型和值都一致的對象的引用。而且這種機制並不會影響 a 和 b 的相互獨立性，因為當兩個元素指向同一個不可變對象時，對其中一個賦值不會影響另外一個。
我們可以用一個包含可變對象的列表來確切地展示「淺拷貝」與「深拷貝」的區別：


>>> import >>> a = [[1, 2],[5, 6], [8, 9]]>>> b = .(a) # 淺拷貝得到b>>> c = .deep(a) # 深拷貝得到c>>> print(id(a), id(b)) # a 和 b 不同139832578518984 139832578335520>>> for x, y in zip(a, b): # a 和 b 的子對象相同... print(id(x), id(y))... 139832578622816 139832578623104>>> print(id(a), id(c)) # a 和 c 不同139832578518984 139832578622456>>> for x, y in zip(a, c): # a 和 c 的子對象也不同... print(id(x), id(y))... 139832578622816 139832578623392

從這個例子中可以清晰地看出淺拷貝與深拷貝地區別。

總結：
1、賦值：簡單地拷貝對象的引用，兩個對象的id相同。
2、淺拷貝：創建一個新的組合對象，這個新對象與原對象共享內存中的子對象。
3、深拷貝：創建一個新的組合對象，同時遞歸地拷貝所有子對象，新的組合對象與原對象沒有任何關聯。雖然實際上會共享不可變的子對象，但不影響它們的相互獨立性。
淺拷貝和深拷貝的不同僅僅是對組合對象來說，所謂的組合對象就是包含了其它對象的對象，如列表，類實例。而對於數字、字元串以及其它「原子」類型，沒有拷貝一說，產生的都是原對象的引用。

『肆』 python,將一個列表的數據復制到另一個列表中。

#coding=utf-8
import
list=[1,2,3]

#普通賦值（引用）
list_a=list
#切片賦值（引用）
list_b=list[:]
#淺拷貝
list_c=list.()
list_d=.(list)#需要導入包
#深拷貝
list_e=.deep(list)#需要導入包

『伍』 python深拷貝和淺拷貝的區別

1、淺拷貝(shallow )

所謂「淺拷貝」，是指創建一個新的對象，其內容是原對象中元素的引用。(拷貝組合對象，不拷貝子對象)

常見的淺拷貝有：切片操作、工廠函數、對象的()方法、模塊中的函數。

2、深拷貝(deep )

所謂「深拷貝」，是指創建一個新的對象，然後遞歸的拷貝原對象所包含的子對象。深拷貝出來的對象與原對象沒有任何關聯。

深拷貝只有一種方式：模塊中的deep函數。

總結：

淺拷貝，沒有拷貝子對象，所以原始數據改變，子對象會改變

深拷貝，包含對象裡面的自對象的拷貝，所以原始對象的改變不會造成深拷貝里任何子元素的改變

『陸』 python如何賦值後讓變數保持不變

python中字典和列表都是可變類型，直接通過賦值的方式（也就是淺拷貝），只是創建了新的對象，但實際還是引用了同一個地址，要想修改d而不對dic產生影響，使用深拷貝的方式：

import

d = .deep(dic)

『柒』 python浜岀淮鍒楄〃奼傚府蹇

鍦≒ython涓錛屼嬌鐢╟opy()鏂規硶澶嶅埗涓涓鍒楄〃鏃訛紝濡傛灉鍒楄〃鐨勫厓緔犳槸鍙鍙樼被鍨嬬殑錛堝傚垪琛錛夛紝閭ｄ箞鐢熸垚鐨勬柊鍒楄〃涓鐨勮繖浜涘彲鍙樺厓緔犲疄闄呬笂鏄鍘熷垪琛ㄤ腑鍏冪礌鐨勫紩鐢錛屼篃灝辨槸璇達紝瀹冧滑鎸囧悜鐨勬槸鍚屼竴涓瀵硅薄銆傚洜姝わ紝鍦ㄤ慨鏀硅繖浜涘厓緔犳椂錛屼笉綆℃槸閫氳繃鍘熷垪琛ㄨ繕鏄閫氳繃澶嶅埗鐨勬柊鍒楄〃榪涜岋紝閮戒細褰卞搷鍒板師鍒楄〃涓鐨勫厓緔犮
濡傛灉瑕佸嶅埗涓涓浜岀淮鍒楄〃錛屽苟紜淇濅慨鏀規柊鍒楄〃涓鐨勫厓緔犱笉浼氬獎鍝嶅埌鍘熷垪琛錛屽彲浠ヤ嬌鐢ㄦ繁鎷瘋礉錛坉eep錛夋柟娉曘傛繁鎷瘋礉浼氬嶅埗鎵鏈夊厓緔狅紝鍖呮嫭宓屽楃殑鍒楄〃鍜屽叾浠栧彲鍙樼被鍨嬬殑鍏冪礌錛岀敓鎴愪竴涓鍏ㄦ柊鐨勫硅薄錛屼笌鍘熷硅薄瀹屽叏鐙絝嬨
紺轟緥浠ｇ爜濡備笅錛
import
# 鍘熶簩緇村垪琛
a = [[1, 2], [3, 4]]
# 娣辨嫹璐
b = .deep(a)
# 淇鏀規柊鍒楄〃涓鐨勫厓緔
b[0][0] = 5
# 杈撳嚭鍘熷垪琛ㄥ拰鏂板垪琛
print(a) # [[1, 2], [3, 4]]
print(b) # [[5, 2], [3, 4]]
鍙浠ョ湅鍒幫紝鉶界劧淇鏀逛簡鏂板垪琛ㄤ腑鐨勫厓緔狅紝浣嗗師鍒楄〃騫舵病鏈夊彈鍒板獎鍝嶏紝榪欐槸鍥犱負娣辨嫹璐濈敓鎴愪簡涓涓鍏ㄦ柊鐨勪簩緇村垪琛ㄥ硅薄錛屼笌鍘熷硅薄瀹屽叏鐙絝嬨