Python基础篇 - Python中的浅拷贝与深拷贝

    今天的Python基础篇小知识点讲解浅拷贝与深拷贝，大家这么聪明，一看就会了。

    1.直接赋值: 只会复制变量名，共享同一个内存地址，原对象和新对象修改元素都会互相影响。

# 示例：直接赋值original = [1, 2, [3, 4]]  # 原列表，包含嵌套列表new = original             # 直接赋值# 修改第一层元素original[0] = 99print(original)  # [99, 2, [3, 4]]print(new)       # [99, 2, [3, 4]] 新对象也变了# 修改嵌套元素original[2][0] = 88print(original)  # [99, 2, [88, 4]]print(new)       # [99, 2, [88, 4]] 新对象也变了

    2.浅拷贝:当父对象不止一层时，只会拷贝父对象的第一层的不可变类型元素，而嵌套的子对象依旧共享地址，第一层元素修改互不影响，嵌套子对象修改互相影响。

import copy# 示例：浅拷贝original = [1, 2, [3, 4]]new = copy.copy(original)  # 浅拷贝# 修改第一层元素original[0] = 99print(original)  # [99, 2, [3, 4]]print(new)       # [1, 2, [3, 4]] 第一层修改互不影响# 修改嵌套的子列表original[2][0] = 88print(original)  # [99, 2, [88, 4]]print(new)       # [1, 2, [88, 4]] 嵌套对象修改互相影响！

    3.深拷贝: 无论父对象有多少层，都会拷贝所有的层级元素，完全独立，原对象和新对象修改完全互不影响。

import copy# 示例：深拷贝original = [1, 2, [3, 4]]new = copy.deepcopy(original)  # 深拷贝# 修改第一层元素original[0] = 99print(original)  # [99, 2, [3, 4]]print(new)       # [1, 2, [3, 4]] 互不影响# 修改嵌套的子列表original[2][0] = 88print(original)  # [99, 2, [88, 4]]print(new)       # [1, 2, [3, 4]] 依然互不影响！

    基于直接赋值、浅拷贝和深拷贝的不同区别进行应用: 如果数据是单层结构(如[1,2,3])，浅拷贝和深拷贝效果一样，用浅拷贝更高效；如果数据是嵌套结构(如 [[1,2], [3,4]])，且需要修改新对象不影响原对象，必须用深拷贝；简单类型(数字、字符串)无需拷贝，因为它们不可变，修改会直接创建新值。