Python编程 深拷贝和浅拷贝

所属的课程名称及链接

[AI基础课程--Python编程知识]

环境信息

•  ModelArts
  •    Notebook - Multi-Engine 1.0 (python3)-cpu | CPU
    •      JupyterLab - Notebook - Conda-python3

浅拷贝

# 浅拷贝
list_source = [1,2,3,[4,5,6]]
list_temp_copy = list_source.copy()

print("查看源和浅拷贝的列表地址")
print(list_source,id(list_source))
print(list_temp_copy,id(list_temp_copy))

print("查看列表中的列表元素的地址")  # 注意：地址是相同的！
print(list_source[3],id(list_source[3]))
print(list_temp_copy[3],id(list_temp_copy[3]))

查看源和浅拷贝的列表地址
[1, 2, 3, [4, 5, 6]] 140504914034312
[1, 2, 3, [4, 5, 6]] 140505024123208
查看列表中的列表元素的地址
[4, 5, 6] 140504913200072
[4, 5, 6] 140504913200072

深拷贝

# 深拷贝
import copy
list_source = [1,2,3,[4,5,[7,8,9]]]
list_temp_deepcopy = copy.deepcopy(list_source)

print("查看源和深拷贝列表的地址")
print(list_source,id(list_source))
print(list_temp_deepcopy,id(list_temp_deepcopy))

print("查看列表中的列表元素的地址")
print(list_source[3],id(list_source[3]))
print(list_temp_deepcopy[3],id(list_temp_deepcopy[3]))

print("查看列表中的列表的列表元素的地址")
print(list_source[3][2],id(list_source[3][2]))
print(list_temp_deepcopy[3][2],id(list_temp_deepcopy[3][2]))

查看源和深拷贝列表的地址
[1, 2, 3, [4, 5, [7, 8, 9]]] 140504913430728
[1, 2, 3, [4, 5, [7, 8, 9]]] 140504913430536
查看列表中的列表元素的地址
[4, 5, [7, 8, 9]] 140504913179720
[4, 5, [7, 8, 9]] 140504913430344
查看列表中的列表的列表元素的地址
[7, 8, 9] 140504913430920
[7, 8, 9] 140504913431496

备注