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 = NodeBprint(NodeA)NodeC = NodeAprint(NodeC)print('指针复制，更新NodeC,同时更新原来NodeA')NodeC.val = 'C'NodeC.left = Noneprint(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 copyNodeA = TreeNode('A')NodeB = TreeNode('B')NodeA.left = NodeBprint(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 copyNodeA = TreeNode('A')NodeB = TreeNode('B')NodeA.left = NodeBprint(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！这里是编程网网站，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！