怎么理解python指针拷贝,浅拷贝和深拷贝

本篇内容主要讲解“怎么理解python指针拷贝,浅拷贝和深拷贝”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么理解python指针拷贝,浅拷贝和深拷贝”吧!

首先对于不可变类型int,string,float,tuple,并不用担心拷贝问题,可以认为每次拷贝时候都是重新创建内存空间来存放,修改新的值不会影响原来的;两个除了值一样没有相关。

对于可变类型Dict set list,还有实例对象,类一些,拷贝时候要考虑指针拷贝,浅拷贝和深拷贝的情况。

– 指针拷贝:就是通常A = B,对于可变类型,这个复制是多了个指针,两个A,B都是指向同一个内存空间,任何一个修改都会影响其他的。

class TreeNode:
    def __init__(self, x):
        self.val = x
        self.left = None
    def __str__(self):
        return "[{}:{}]".format(self.val, self.left)
NodeA = TreeNode('A')
NodeB = TreeNode('B')
NodeA.left = NodeB
print(NodeA)
NodeC = NodeA
print(NodeC)
print('指针复制,更新NodeC,同时更新原来NodeA')
NodeC.val = 'C'
NodeC.left = None
print(NodeA)
print(NodeC)

结果是:

[A:[B:None]]
[A:[B:None]]
指针复制,更新NodeC,同时更新原来NodeA
[C:None]
[C:None]

– 浅复制:需要import copy 库实现,这里是用了新的内存空间存放复制内容。但是如果复制内容里有指向其他可变类型,该引用还是指向那个可变类型原来内存空间。

import copy
NodeA = TreeNode('A')
NodeB = TreeNode('B')
NodeA.left = NodeB
print(NodeA)
NodeC = copy.copy(NodeA)
print(NodeC)
print('浅复制,更新NodeC,不会更新原来NodeA,但是更新引用NodeC.left, 会影响NodeA.left')
NodeC.val = 'C'
NodeC.left.val = 'Cleft'
print(NodeA)
print(NodeC)

结果:

[A:[B:None]]
[A:[B:None]]
浅复制,更新NodeC,不会更新原来NodeA,但是更新引用NodeC.left, 会影响NodeA.left
[A:[Cleft:None]]
[C:[Cleft:None]]

– 深复制:需要import copy 库实现,这里是用了新的内存空间存放复制内容;如果里面有指针指向可变类型空间,也会被一起复制。

import copy
NodeA = TreeNode('A')
NodeB = TreeNode('B')
NodeA.left = NodeB
print(NodeA)
NodeC = copy.deepcopy(NodeA)
print(NodeC)
print('深复制,更新NodeC,不会更新原来NodeA,更新NodeC.left, 不会影响NodeA.left')
NodeC.val = 'C'
NodeC.left.val = 'Cleft'
print(NodeA)
print(NodeC)

结果:

[A:[B:None]]
[A:[B:None]]
深复制,更新NodeC,不会更新原来NodeA,更新NodeC.left, 不会影响NodeA.left
[A:[B:None]]
[C:[Cleft:None]]

到此,相信大家对“怎么理解python指针拷贝,浅拷贝和深拷贝”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是亿速云网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!

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