Python中的复制操作及copy模块中的浅拷贝与深拷贝方法

yipeiwu_com6年前Python基础

程序中常常需要复制一个对象, 按思路应该是这样的

a = [1, 2, 3]
b = a

# [1, 2, 3]
print b 

已经复制好了,但是现在得改变一下第一个元素的值把它改成5

b[0] = 5 

# [5, 2, 3]
print b 

# [5, 2, 3]
print a 

我改变了b的第一个元素的值,但是a的值也改变了,这是因为python中的=是引用.a和b指向的是相同的列表,所以改变列表会出现以上的结果.

解决方法是切片操作

a = [1, 2, 3]
b = a[:]
b[0] = 4

# [1, 2, 3]
# [4, 2, 3]
print a
print b

但是在嵌套列表的时候呢,试一试

a = [[1,2,3], 4, 5]
b = a[:]
b[1] = 0 

# [[1,2,3], 4, 5]
# [[1,2,3], 0, 5]
print a
print b

恩!没什么问题,在试一试嵌套列表元素

a = [[1,2,3], 4, 5]
b = a[:]
b[0][0] = 5

# [[5,2,3], 4, 5]
# [[5,2,3], 4, 5]
print a
print b
b = a[:]

a的值还是改变了,切片复制只对该对象进行拷贝不会对子元素进行拷贝

copy 模块

copy模块用于对象的拷贝操作。该模块非常简单,只提供了两个主要的方法: copy.copy 与 copy.deepcopy ,分别表示浅复制与深复制。什么是浅复制,什么是深复制,网上有一卡车一卡车的资料,这里不作详细介绍。复制操作只对复合对象有效。用简单的例子来分别介绍这两个方法。

浅复制只复制对象本身,没有复制该对象所引用的对象。

#coding=gbk
import copy
l1 = [1, 2, [3, 4]]
l2 = copy.copy(l1)
print l1
print l2
l2[2][0] = 50
print l1
print l2

结果:

[1, 2, [3, 4]]
[1, 2, [3, 4]]
[1, 2, [50, 4]]
[1, 2, [50, 4]]

同样的代码,使用深复制,结果就不一样:

import copy
l1 = [1, 2, [3, 4]]
l2 = copy.deepcopy(l1)
print l1
print l2
l2[2][0] = 50
print l1
print l2

结果:

[1, 2, [3, 4]]
[1, 2, [3, 4]]
[1, 2, [3, 4]]
[1, 2, [50, 4]]

改变copy的默认行为

在定义类的时候,通过定义__copy__和__deepcopy__方法,可以改变copy的默认行为。下面是一个简单的例子:

class CopyObj(object):
  def __repr__(self):
    return "CopyObj"
  
  def __copy__(self):
    return "Hello"
obj = CopyObj()
obj1 = copy.copy(obj)
print obj
print obj1

结果:

CopyObj
Hello

相关文章

Python实现TCP/IP协议下的端口转发及重定向示例

Python实现TCP/IP协议下的端口转发及重定向示例

首先,我们用webpy写一个简单的网站,监听8080端口,返回“Hello, EverET.org”的页面。 然后我们使用我们的forwarding.py,在80端口和8080端口中间建...

Python3.5.3下配置opencv3.2.0的操作方法

Python3.5.3下配置opencv3.2.0的操作方法

1.安装numpy 进入python安装目录的lib下的site-packages文件夹下打开cmd输入pip install numpy下载numpy NumPy系统是Python的...

在Django的模型中添加自定义方法的示例

为了给你的对像添加一个行级功能,那就定义一个自定义方法。 有鉴于manager经常被用来用一些整表操作(table-wide),模型方法应该只对特殊模型实例起作用。 这是一项在模型的一个...

Python3之读取连接过的网络并定位的方法

如下所示: #!/usr/bin/python # coding=utf-8 import json from urllib.request import urlopen from...

利用ctypes获取numpy数组的指针方法

如下所示: import numpy as np from ctypes import * a = np.asarray(range(16), dtype=np.int32).re...