recherche
Maisondéveloppement back-endTutoriel PythonQuelle est la différence entre l'affectation normale, la copie superficielle et la copie approfondie en Python ?

What's the Difference Between Normal Assignment, Shallow Copy, and Deep Copy in Python?

Comprendre les différentes opérations de copie : affectation normale, copie superficielle et copie approfondie

En Python, il existe différentes manières de créer des copies de variables et des objets. Les opérations d'affectation normales, les copies superficielles et les copies profondes diffèrent dans la manière dont elles gèrent la relation entre les variables originales et copiées.

Affectation normale

Opérations d'affectation normales (par ex. , a = b) pointez simplement la nouvelle variable vers l'objet existant. Les deux variables font désormais référence au même objet en mémoire. Les modifications apportées à une variable affecteront l'autre.

Copie superficielle

Une copie superficielle crée un nouvel objet qui fait référence aux mêmes données sous-jacentes que l'objet d'origine. Pour les objets immuables (par exemple, chaînes, nombres), cela équivaut à une affectation normale. Cependant, pour les objets mutables (par exemple, listes, dictionnaires), le nouvel objet contient des références aux objets d'origine.

Dans l'extrait de code suivant :

import copy

a = [1, 2, 3]
b = copy.copy(a)

a et b sont tous deux des listes . Lors de la copie d'un à l'aide de copy.copy, une nouvelle liste est créée, mais elle contient des références aux mêmes éléments de liste que a. Par conséquent, modifier b modifiera également a.

Copie approfondie

Une copie approfondie crée un nouvel objet et copie récursivement toutes les données de l'objet d'origine. Cela signifie que même si l'objet d'origine contient des références à d'autres objets mutables, le nouvel objet aura des copies indépendantes de ces objets.

Dans l'extrait de code suivant :

import copy

a = [1, 2, 3]
c = copy.deepcopy(a)

c est un nouvelle liste qui contient ses propres copies des éléments de la liste. Toute modification apportée à c n'affectera pas a.

Conclusion

Le choix de l'opération de copie dépend du cas d'utilisation spécifique. Pour les objets immuables, une affectation normale ou une copie superficielle est suffisante. Pour les objets mutables, une copie approfondie est recommandée pour garantir que les modifications apportées à la copie n'affectent pas l'original.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Comment coupez-vous une liste de python?Comment coupez-vous une liste de python?May 02, 2025 am 12:14 AM

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

Quelles sont les opérations communes qui peuvent être effectuées sur des tableaux Numpy?Quelles sont les opérations communes qui peuvent être effectuées sur des tableaux Numpy?May 02, 2025 am 12:09 AM

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

Comment les tableaux sont-ils utilisés dans l'analyse des données avec Python?Comment les tableaux sont-ils utilisés dans l'analyse des données avec Python?May 02, 2025 am 12:09 AM

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)

Comment l'empreinte mémoire d'une liste se compare-t-elle à l'empreinte de la mémoire d'un tableau dans Python?Comment l'empreinte mémoire d'une liste se compare-t-elle à l'empreinte de la mémoire d'un tableau dans Python?May 02, 2025 am 12:08 AM

ListsandNumpyArraysInpythonHaveDidifferentMemoryfootprints: listsaRemoreFlexibles Butlessmemory économe, tandis que la liste de résensés est-ce qui

Comment gérez-vous les configurations spécifiques à l'environnement lors du déploiement de scripts Python exécutables?Comment gérez-vous les configurations spécifiques à l'environnement lors du déploiement de scripts Python exécutables?May 02, 2025 am 12:07 AM

ToenSurepythonscriptsBeHavecorrectlyAcrossDevelopment, mise en scène et production, catégories de type: 1) EnvironmentVariblesForsImplesettings, 2) ConfigurationFilesForComplexsetups et3) dynamicloadingforadaptability.eachMethodoffersNebeneFitsAndreCeresca

Comment trancher un tableau Python?Comment trancher un tableau Python?May 01, 2025 am 12:18 AM

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

Dans quelles circonstances les listes pourraient-elles mieux fonctionner que les tableaux?Dans quelles circonstances les listes pourraient-elles mieux fonctionner que les tableaux?May 01, 2025 am 12:06 AM

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Comment pouvez-vous convertir un tableau Python en une liste Python?Comment pouvez-vous convertir un tableau Python en une liste Python?May 01, 2025 am 12:05 AM

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.

See all articles

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Outils chauds

Version Mac de WebStorm

Version Mac de WebStorm

Outils de développement JavaScript utiles

SublimeText3 version anglaise

SublimeText3 version anglaise

Recommandé : version Win, prend en charge les invites de code !

Version crackée d'EditPlus en chinois

Version crackée d'EditPlus en chinois

Petite taille, coloration syntaxique, ne prend pas en charge la fonction d'invite de code

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Puissant environnement de développement intégré PHP

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom

L'éditeur open source le plus populaire