python浅拷贝和深拷贝用法

时间: 2024-04-16 15:20:09 浏览: 94
Python中的拷贝分为浅拷贝和深拷贝两种。浅拷贝只是拷贝了对象的引用,而不是对象本身,因此对于可变对象,如果修改了拷贝后的对象,原对象也会受到影响。而深拷贝则是完全拷贝了对象本身,因此对于拷贝后的对象的修改不会影响原对象。以下是Python浅拷贝和深拷贝的用法: 1.浅拷贝 浅拷贝有以下几种方法: - 使用数据类型本身的构造器 - 对于[列表](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083),使用切片操作符 ':' 或者 copy.copy() [函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083) - 对于[元组](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083),使用切片操作符 ':' 或者 tuple() [函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083) 需要注意的是,浅拷贝只是拷贝了对象的引用,因此对于可变对象,如果修改了拷贝后的对象,原对象也会受到影响。 2.深拷贝 深拷贝可以使用 copy.deepcopy() [函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083),它会完全拷贝对象本身,因此对于拷贝后的对象的修改不会影响原对象。
相关问题

python浅拷贝和深拷贝语法

Python中实现浅拷贝和深拷贝有几种语法方式。浅拷贝可以使用以下方法: 1. 使用数据类型本身的构造器:对于一些可变类型的对象,例如列表、字典等,可以直接使用它们的构造器来创建一个新的对象,从而实现浅拷贝。 2. 使用copy.copy()函数:copy模块提供了copy()函数,可以用于创建一个对象的浅拷贝。例如,使用copy.copy()函数可以创建一个列表的浅拷贝。 3. 使用切片操作符 ':':对于可迭代对象,例如列表、元组等,可以使用切片操作符 ':' 来创建一个浅拷贝。 4. 使用赋值操作符 '=':在某些情况下,直接使用赋值操作符 '=' 也可以实现浅拷贝。但需要注意,这种方式只适用于不可变对象,对于可变对象,赋值操作符只是创建了一个新的引用,而不是

python浅拷贝和深拷贝

相关推荐

最新推荐

recommend-type

实例解析:敏捷测试实践与流程详解

"从一个实例详解敏捷测试的最佳实践 敏捷软件开发是一种以人为核心、迭代、逐步交付的开发方法论,强调快速响应变化。它起源于对传统瀑布模型的反思,以轻量级、灵活的方式处理项目的不确定性。敏捷联盟提出的四大价值原则强调了沟通、可工作的软件、与客户的合作以及对变化的响应,这些都是敏捷开发的核心理念。 敏捷测试是敏捷开发的重要组成部分,它贯穿于整个开发周期,而不仅仅是开发后期的验证。在敏捷开发中,测试人员不再仅仅是独立的检查者,而是变成了团队中的积极参与者,与开发人员紧密合作,共同确保产品质量。 第二部分:敏捷开发中的测试人员 在敏捷环境中,测试人员的角色发生了转变。他们不仅是缺陷的发现者,还是质量保证者和流程改进者。他们需要参与需求讨论,编写自动化测试脚本,进行持续集成,并与开发人员共享责任,确保每次迭代都能产出高质量的可交付成果。 测试人员需要具备以下能力: 1. 技术熟练:理解代码结构,能够编写自动化测试用例,熟悉各种测试框架。 2. 业务理解:深入理解产品功能和用户需求,能够有效地编写测试场景。 3. 沟通技巧:与开发人员、产品经理等团队成员有效沟通,确保测试反馈及时准确。 第三部分:敏捷开发中的测试流程 敏捷测试流程通常包括以下几个关键阶段: 1. 需求分析与计划:测试人员与团队一起确定需求,识别测试要点,规划测试活动。 2. 测试驱动开发(TDD):在编写代码之前先编写测试用例,确保代码满足预期功能。 3. 结对编程:测试人员与开发人员结对工作,共同编写代码和测试,减少错误引入。 4. 持续集成:频繁地将代码集成到主分支,每次集成都进行自动化测试,尽早发现问题。 5. 回归测试:每次修改或添加新功能后,执行回归测试以确保现有功能不受影响。 6. 用户验收测试(UAT):在每个迭代结束时,邀请真实用户或代表进行测试,确保产品符合用户期望。 通过这些步骤,敏捷测试旨在实现快速反馈、早期问题识别和持续改进。 敏捷测试的最佳实践是通过密切协作、持续集成和自动化测试来提高效率和质量。测试人员需要具备技术与业务的双重能力,参与到开发的各个环节,以促进整个团队的质量意识。通过实例分析,我们可以看到敏捷测试如何在实际项目中发挥作用,帮助团队更高效地应对变化,提升软件产品的质量和用户满意度。 1. Agile Alliance - The Agile Manifesto 2. Extreme Programming Explained, Embrace Change (Kent Beck) 3. Scrum Guide (Ken Schwaber & Jeff Sutherland) 4. Test-Driven Development: By Example (Kent Beck) 敏捷软件开发的不断发展和实践,使得测试不再只是开发的后续步骤,而是成为整个生命周期的内在部分,推动着团队向着更快、更高效、更高质量的目标前进。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

字符串匹配算法在文本搜索中的应用:从原理到实践

![字符串匹配算法Java](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20230913105254/first.png) # 1. 字符串匹配算法概述** 字符串匹配算法是计算机科学中一种重要的技术,用于在给定的文本中查找特定模式或子串。它广泛应用于文本处理、数据挖掘和生物信息学等领域。字符串匹配算法的目的是快速高效地找到模式在文本中的所有匹配项,并返回匹配项的位置。 字符串匹配算法有多种类型,每种类型都有其独特的优点和缺点。最常见的算法包括朴素字符串匹配算法、KMP算法和Boyer-Moore算法。这些算法的复杂度和效率因模式
recommend-type

Python SciPy

**SciPy是一个开源的Python库,主要用于数学、科学和工程计算**。 SciPy建立在NumPy库的基础上,提供了一系列高级的数值算法和工具。这些工具旨在解决科学计算中的各种标准问题,包括但不限于优化、插值、统计、信号处理、线性代数等。SciPy的设计哲学是提供一套简洁、高效且可靠的工具,以促进科学家、工程师和数据分析师在各自领域的工作。 SciPy的功能可以分为多个子模块,每个子模块专注于特定的科学计算领域。例如,`scipy.integrate`子模块提供数值积分和微分方程求解的功能;`scipy.stats`则包含了广泛的统计分析函数,涉及概率分布、统计检验等;`scipy.
recommend-type

VIPer53驱动的高效机顶盒开关电源设计与性能优化

本文主要探讨了"基于VIPer53机顶盒开关电源的设计"。机顶盒作为家庭娱乐设备,对供电电源有着极高的要求,需要电源具备高效能、小型化、轻量化以及多路输出的特点。VIPer53是一款由ST公司开发的高度集成的离线开关集成电路,采用了纵向智能功率专利技术(VlPower),集成了增强型电流模式PWM控制器和高压MD-Mesh功率MOSFET,这使得其在功率密度和热管理方面表现出色。 VIPer53的核心特性包括高度集成,内部集成了控制电路和功率MOSFET,使得它能够满足机顶盒等应用中对功率转换效率、小型化设计以及电磁兼容性的严苛要求。其内部结构包括启动高压电流源、脉宽调制驱动器、保护功能(如过压、热关机、逐周限流和负载保护)等,确保了系统的稳定性和可靠性。 本文设计了一款基于VIPer53的5路输出、30W的机顶盒专用开关电源。实验结果显示,该电源具有优秀的性能指标,如高输出电压精度、负载调整率和电压调整率,证明了VIPer53在实际应用中的有效性。此外,由于集成度高,电源设计紧凑,且在电磁兼容性方面表现出良好的表现,符合机顶盒对于电源设计的严格要求。 设计过程涵盖了VIPer53的工作原理解析,详细介绍了其各个引脚的功能,如VDD、VDDcm、VDDoff、VDDreg和VDDovp等,以及如何通过连接外部元件来设定开关频率和实现过载保护。通过实际设计和测试,验证了VIPer53在机顶盒开关电源设计中的实用性和优势。 本文深入研究了VIPer53在机顶盒开关电源设计中的应用,不仅展示了其技术特点,还提供了具体的设计实例和实验验证,对于从事该领域研发和应用的工程师具有重要的参考价值。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

AHO-Corasick算法:多模式匹配的利器,揭秘其强大功能

![AHO-Corasick算法:多模式匹配的利器,揭秘其强大功能](https://img-blog.csdn.net/20170226151731867) # 1. AHO-Corasick算法简介 AHO-Corasick算法是一种多模式匹配算法,它可以在线性的时间复杂度内在文本中查找多个模式。它由Alfred V. Aho和Margaret J. Corasick于1975年提出,是一种广泛用于文本搜索和信息检索的经典算法。 AHO-Corasick算法基于有限状态自动机(FSM),它将模式编译成一个FSM,然后使用失效函数和跳转函数在文本中进行匹配。失效函数用于处理模式不匹配的情
recommend-type

三极管输出特性曲线图

三极管的输出特性曲线图,通常指的是晶体管在不同的偏置条件下,其集电极电流(Ic)与基极电压(Vb)之间的关系图形。这种图表主要包括三个区域: 1. **截止区** (Cut-off region):当基极电压小于某个阈值(称为死区电压),无论基极电流如何变化,集电极电流都很小接近于零,这时三极管完全停止导通。 2. **线性放大区** (Active region):当基极电压超过死区电压,增加基极电流可以适度地增大集电极电流,此时输出是线性的,适合做放大作用。这个区域也叫放大区。 3. **饱和区** (Saturation region):随着基极电压进一步升高,基极电流不再显著影响
recommend-type

提高TMS320C28x ADC精度:误差校正技术

"TMS320C28x模数转换器的精度校正方法,针对TMS320F2812 DSP内置ADC存在的转换误差问题,通过失调误差和增益误差的分析,提出改善措施以提高转换精度。" 在TMS320C28x系列DSP,特别是TMS320F2812中,ADC模块扮演着至关重要的角色,它作为一个12位、流水线结构的转换器,具备双采样保持器,支持16个通道输入,并且可以在高频率下进行快速转换。然而,在实际应用中,ADC的转换结果可能会出现较大的误差,这将直接影响到基于这些数据的控制系统的精度。 1. ADC误差分析 - **失调误差**:ADC在理想状态下,当输入为零时,输出应为零。但实际中,输出往往不为零,导致这种偏差的原因可能是电路的初始设定或者温度变化等。 - **增益误差**:ADC的实际转换比例(增益)与理想情况不符,导致输入电压与输出计数值之间的关系产生偏离,通常表现为转换结果偏大或偏小。 2. 误差影响 - 系统性能:增益误差和失调误差的存在会降低控制系统的精度,可能导致错误的决策和控制输出,尤其是在对模拟信号敏感的应用中,如闭环控制系统。 - 输入范围变化:实际输入电压的有效范围因误差的存在而变窄,影响了ADC的线性度。 为了提升ADC的精度,可以采取以下策略: 3. 精度校正方法 - **校准程序**:通过软件校准,记录并补偿ADC在不同输入下的失调和增益误差,建立误差校准表。 - **硬件调整**:优化ADC的外围电路,如滤波器设计,减少噪声影响,或者调整采样保持器的工作条件来减小误差。 - **自适应算法**:实时监测ADC的输出,采用自适应算法动态调整校准参数,以适应环境变化。 - **多级校验**:利用多个ADC进行比较,通过平均值或者投票机制来提高最终转换结果的精度。 4. 实施步骤 - **测量误差**:通过测试获取ADC在不同输入电压下的真实输出,记录失调和增益误差。 - **建立模型**:根据测量数据建立误差模型,确定校正系数。 - **嵌入式校准**:将校准算法集成到DSP的控制程序中,运行时对ADC的输出进行修正。 - **验证与优化**:在实际系统中验证校正效果,根据反馈进行迭代优化。