本文主要研究的是Python对内存的使用(深浅拷贝)的相关问题,具体介绍如下。
浅拷贝就是对引用的拷贝(只拷贝父对象)
深拷贝就是对对象的资源的拷贝
在在在=(1、2、3”,一个“,“b”)
在在在b=一个
在在在b
(1、2、3,' a ', ' b ']
在在在一个
(1、2、3,' a ', ' b ']
在在在id(一个)
3021737547592
在在在id (b)
3021737547592
在在在a.append (“c”)
在在在一个
(1、2、3,' a ', ' b ', ' c ']
在在在b
(1、2、3,' a ', ' b ', ' c ']
在在在b.append (4)
在在在b
(1、2、3,a, b, c, 4]
在在在一个
(1、2、3,a, b, c, 4]
从以上操作可以看出:将一个赋值给b后,a和b的地址是一样的,无论那个发生变化,另一个都会跟着变化,始终保持相同。
在在在进口复制
在在在=(1、2、3,' a ', ' b ', ' c ']]
在在在b=一个
在在在c=copy.copy (a)
在在在b
[1、2、3,[' a ', ' b ', ' c ']]
在在在c
[1、2、3,[' a ', ' b ', ' c ']]
在在在id(一个)
3021737548104
在在在id (b)
3021737548104
在在在id (c)
3021737494536 #浅拷贝父对象的地址不一样
在在在a.append (' d ')
在在在一个
[1、2、3,[' a ', ' b ', ' c '], ' d ')
在在在b
[1、2、3,[' a ', ' b ', ' c '], ' d ')
在在在c
[1、2、3,[' a ', ' b ', ' c ']] # a和c的地址不一样,因此一变化,c不变化
在在在id ([0])
1686357680
在在在id (c [0])
1686357680
在在在id ([3])
3021737547528
在在在id (c [3])
3021737547528 #整个父对象所占的空间不一样,但相同的内层数据的所占空间一样
在在在[3].append (' d ')
在在在一个
[1、2、3,[a, b, c, d '), ' d ')
在在在c
[1、2、3,[a, b, c, d ')) #因为内层数据所占空间一样,所以一个变化,c跟着变化
以上就是<强>浅拷贝:整个父对象的地址不一样,内层数据的地址相同,操作内层数据的话,一同变化,操作对象为父对象时,拷贝对象不跟着变化。
在在在一个
[1、2、3,[a, b, c, d '), ' d ')
在在在d=copy.deepcopy (a)
在在在d
[1、2、3,[a, b, c, d '), ' d ')
在在在id(一个)
3021737548104
在在在id (d)
3021737547656 #深拷贝父对象的地址不一样
在在在a.append (“e”)
在在在一个
[1、2、3,[a, b, c, d '), ' d ', ' e ']
在在在d
[1、2、3,[a, b, c, d '), ' d '] #和d的地址不一样,因此一变化,d不变化
在在在id ([0])
1686357680
在在在id (d [0])
1686357680
在在在id ([3])
3021737547528
在在在id (d [3])
3021737493256 #内层数据的地址不一样
在在在[3].append (“x”)
在在在一个
[1、2、3,[a, b, c, d ', ' x '], ' d ', ' e ']
在在在d
[1、2、3,[a, b, c, d '), ' d ']
以上是<强>深拷贝。
<强>区别:
浅拷贝与原对象的内层数据地址相同。
深拷贝完全独立开来,与原对象没有任何联系。
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