Maison > Article > développement back-end > Quelles sont les utilisations et les précautions de la copie profonde et superficielle en Python ?
En Python, lorsqu'une opération d'affectation est effectuée, un objet est en fait copié La référence de est affectée à une variable, donc les deux variables pointent vers le même objet. Si nous devons copier un objet, nous devons utiliser l'opération de copie.
Shallow Copy fait référence à la création d'un nouvel objet, puis à la copie de la référence de l'objet d'origine vers le nouvel objet. Étant donné que le nouvel objet partage la même adresse mémoire que l'objet d'origine, lorsque la valeur d'un objet est modifiée, la valeur de l'autre objet est également affectée. Une copie superficielle ne copie qu'une seule couche du contenu de l'objet.
Copiez récursivement tout le contenu de l'objet d'origine et de ses sous-objets pour créer un nouvel objet. Il s'agit d'une copie profonde. Étant donné que le nouvel objet ne partage pas d'adresse mémoire avec l'objet d'origine, ils sont complètement indépendants, donc la modification de la valeur d'un objet n'affecte pas la valeur de l'autre objet.
La copie superficielle convient aux situations où la hiérarchie des objets est superficielle, comme la copie d'objets simples tels que des listes, des tuples , et des dictionnaires. Si les éléments d'un objet sont tous de types immuables, vous pouvez utiliser la copie superficielle pour copier l'objet.
Si la hiérarchie des objets est complexe, comme une liste de listes imbriquées ou un dictionnaire de dictionnaires imbriqués, alors la copie approfondie est un choix approprié. Si les éléments d'un objet contiennent des objets mutables, une copie complète doit être utilisée lorsqu'une copie est requise.
Pour les objets immuables (tels que les nombres, les chaînes, les tuples, etc.), superficiels la copie et les copies profondes sont toutes identiques.
La copie superficielle ne copiera qu'une seule couche de contenu d'objets mutables (tels que des listes et des dictionnaires), mais ne copiera pas de manière récursive les sous-objets contenus dans les objets mutables. Si vous devez copier des sous-objets de manière récursive, vous devez utiliser la copie complète.
Lorsqu'un objet contient une référence circulaire, une tentative de copie complète peut entraîner une récursivité infinie, provoquant le crash du programme. Par conséquent, lorsque vous utilisez des copies complètes, vous devez être prudent lorsque vous manipulez des objets contenant des références circulaires.
Lors de l'utilisation de la copie profonde, si la structure hiérarchique de l'objet est complexe, cela peut entraîner des problèmes de performances, la copie profonde doit donc être utilisée avec prudence.
Python propose deux façons d'implémenter une copie profonde et superficielle : en utilisant le module de copie et en utilisant le module cornichon.
Le module de copie en Python fournit deux fonctions, à savoir la copie superficielle et la copie profonde.
La copie superficielle peut être implémentée à l'aide de la fonction copy(), par exemple :
import copy a = [1, 2, 3] b = copy.copy(a) print(b) # [1, 2, 3]
La copie approfondie peut être implémentée à l'aide de la fonction deepcopy(), par exemple : #🎜🎜 #
import copy a = [[1, 2], [3, 4]] b = copy.deepcopy(a) print(b) # [[1, 2], [3, 4]]2. Utilisez le module pickle Le module pickle en Python peut sérialiser les objets Python en flux d'octets et désérialiser les flux d'octets en objets Python. Grâce au module pickle, une copie approfondie peut être réalisée. La copie profonde peut être implémentée à l'aide du module pickle, par exemple :
import pickle a = [[1, 2], [3, 4]] b = pickle.loads(pickle.dumps(a)) print(b) # [[1, 2], [3, 4]]Il convient de noter que l'utilisation du module pickle pour implémenter la copie profonde peut entraîner des problèmes de performances, vous il faut être prudent lors de son utilisation. 5. Résumé La copie profonde et superficielle en Python est un concept très pratique Maîtriser les scénarios d'utilisation et les précautions de la copie profonde et superficielle peut nous aider à mieux gérer la copie de. objets et modifications. Lors de la mise en œuvre d'une copie profonde et superficielle, nous pouvons utiliser le module de copie et le module pickle en Python, et choisir la méthode appropriée en fonction de la situation spécifique. Il convient de noter que lors de l'utilisation de la copie approfondie, si la hiérarchie des objets est complexe, cela peut entraîner des problèmes de performances, la copie approfondie doit donc être utilisée avec prudence. Pendant le processus de développement, nous devons essayer d'utiliser autant que possible une copie superficielle et n'envisager d'utiliser une copie approfondie que lorsque cela est nécessaire. De plus, lors de l'utilisation de la copie profonde, si les éléments de l'objet contiennent des objets mutables, vous devez faire attention à manipuler les objets contenant des références circulaires, sinon vous risquez de tomber dans une récursivité infinie et de faire planter le programme . En bref, la copie profonde et superficielle est un concept très important en Python. Maîtriser l'utilisation et les précautions de la copie profonde et superficielle peut nous aider à mieux gérer la copie et la modification d'objets, et à améliorer les performances et les performances. maintenabilité du programme sexe. Enfin, regardons un exemple pratique pour montrer comment utiliser la copie profonde et superficielle. Supposons que nous ayons un objet complexe contenant une liste et un dictionnaire, et que nous devions le copier et le modifier. Voici un exemple de code :
import copy # 定义一个包含列表和字典的复杂对象 a = { "name": "Tom", "age": 18, "scores": [80, 90, 95], "info": { "address": "Beijing", "phone": "1234567890" } } # 浅拷贝 b = copy.copy(a) b["name"] = "Jerry" b["scores"].append(100) b["info"]["address"] = "Shanghai" print(a) # {'name': 'Tom', 'age': 18, 'scores': [80, 90, 95, 100], 'info': {'address': 'Shanghai', 'phone': '1234567890'}} print(b) # {'name': 'Jerry', 'age': 18, 'scores': [80, 90, 95, 100], 'info': {'address': 'Shanghai', 'phone': '1234567890'}} # 深拷贝 c = copy.deepcopy(a) c["name"] = "Lucy" c["scores"].append(99) c["info"]["address"] = "Guangzhou" print(a) # {'name': 'Tom', 'age': 18, 'scores': [80, 90, 95, 100], 'info': {'address': 'Shanghai', 'phone': '1234567890'}} print(c) # {'name': 'Lucy', 'age': 18, 'scores': [80, 90, 95, 100, 99], 'info': {'address': 'Guangzhou', 'phone': '1234567890'}}Dans l'exemple de code ci-dessus, nous définissons d'abord un objet complexe a contenant une liste et un dictionnaire, puis utilisons la copie superficielle et la copie profonde pour le copier et le modifier. En appelant la fonction copy() pour faire une copie superficielle de l'objet a, vous pouvez obtenir un nouvel objet b. Ensuite, nous avons modifié les attributs d'adresse dans le nom, les scores et les informations du nouvel objet b, et imprimé les valeurs de l'objet d'origine a et du nouvel objet b. On peut voir que la valeur de l'objet d'origine a n'a pas changé, mais la valeur du nouvel objet b a changé.
En utilisant la fonction deepcopy() pour copier en profondeur l'objet a, nous pouvons obtenir un tout nouvel objet c. Ensuite, nous avons modifié les attributs d'adresse dans le nom, les scores et les informations du nouvel objet c, et imprimé les valeurs de l'objet d'origine a et du nouvel objet c. On peut voir que la valeur de l'objet d'origine a n'a pas changé, mais la valeur du nouvel objet c a changé.
Grâce à l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons voir que les copies profondes et superficielles sont très utiles lorsqu'il s'agit d'objets complexes et peuvent nous aider à mieux gérer la copie et la modification d'objets. Dans le développement réel, nous devons choisir une méthode de copie appropriée en fonction de scénarios spécifiques, utiliser autant que possible des copies superficielles et n'utiliser des copies approfondies que lorsque cela est nécessaire.
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