Maison > Article > développement back-end > Copie superficielle ou profonde dans les dictionnaires Python : pourquoi `copy()` ne met-il pas à jour l'original ?
Comprendre la copie superficielle et approfondie : pourquoi la copie superficielle du dictionnaire ne met pas à jour l'original
Lorsque vous travaillez avec des structures de données en Python, il est crucial de comprendre la différence entre la copie superficielle et profonde. La copie superficielle crée une nouvelle référence à la structure de données d'origine, tandis que la copie profonde crée une toute nouvelle structure de données avec un contenu isolé.
Examinons le comportement de la copie superficielle dans les dictionnaires. Dans l'exemple fourni :
original = dict(a=1, b=2) new = original.copy() new.update({'c': 3})
L'appel de copy() sur l'original du dictionnaire crée un nouvel objet de mappage, new, qui fait référence au même contenu que l'original. C’est ce qu’on appelle une copie superficielle. Lorsque new est mis à jour avec {'c': 3}, seul new est affecté. L'original et le nouveau font référence à la même structure de données sous-jacente.
Representation after shallow copy: original: | {a: 1, b: 2} | new: | {a: 1, b: 2} |
Cependant, lors de la copie superficielle d'une structure de données mutable, comme une liste :
original = [1, 2, 3] new = original
Modification de la nouvelle liste (new. append(4)) modifie également la liste d'origine (original).
Representation after shallow copy for lists: original: | [1, 2, 3] | new: | [1, 2, 3] |
La distinction clé entre la copie superficielle et la copie profonde réside dans la façon dont elles gèrent les structures de données. La copie profonde copie récursivement tout le contenu par valeur, créant des structures de données complètement isolées :
import copy c = copy.deepcopy(a)
Representation after deep copy: original: | {a: [1, 2, 3]} | c: | {a: [1, 2, 3]} |
En résumé, la copie superficielle fait référence à la structure de données d'origine, tandis que la copie profonde crée une structure entièrement nouvelle et isolée. Cette distinction devient particulièrement importante lors de la modification de structures de données mutables.
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