Python 목록의 완전히 독립적인 복사본을 어떻게 생성합니까?

Python: 목록 복사 심층 분석

Python에서 목록을 작업할 때는 복사가 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요합니다. 질문에서 알 수 있듯이 독립적인 것처럼 보이는 사본은 원본 목록에 영향을 미쳐 예상치 못한 동작을 초래할 수 있습니다.

할당의 함정

문제의 핵심은 Python의 할당에 있습니다. 의미론. Java와 같은 언어와 달리 Python은 실제 값이 아닌 변수에 참조를 할당합니다. 제공된 예에서:

org_list = ['y', 'c', 'gdp', 'cap']
copy_list = org_list

copy_list에는 자체 목록 복사본이 포함되어 있지 않습니다. 대신 org_list와 동일한 기본 목록을 가리킵니다. 한 목록에 대한 모든 수정 사항은 다른 목록에 반영됩니다.

얕은 복사본과 깊은 복사본

완전히 독립적인 복사본을 만들기 위해 Python은 두 가지 접근 방식을 제공합니다.

• 얕은 복사: 새 목록을 생성하지만 원본 목록의 요소를 얕게 복사합니다. 복사된 목록의 중첩 요소에 대한 변경 사항은 여전히 ​​원래 목록에 영향을 미칩니다. 예:

copy_list = list(org_list)
copy_list[1] = 'a'
print(org_list)  # Output: ['y', 'a', 'gdp', 'cap']

• 전체 복사: 원본 목록과 독립된 새 목록을 만듭니다. 복사된 목록이나 중첩된 요소를 변경해도 원본 목록에는 영향을 주지 않습니다. 예:

import copy
copy_list = copy.deepcopy(org_list)
copy_list[1] = 'a'
print(org_list)  # Output: ['y', 'c', 'gdp', 'cap']

추가 고려 사항

pandas DataFrames의 경우 copy() 또는 copy(deep=True) 메서드를 사용하여 독립적인 DataFrame을 생성할 수 있습니다. 사본. 그러나 복잡한 개체에 대한 전체 복사는 필요하지 않은 경우 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.

결론적으로 목록 및 복잡한 개체를 효과적으로 작업하려면 Python에서 참조와 복사본의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 얕은 복사본이나 전체 복사본을 적절하게 활용하면 데이터의 무결성을 보장하고 복사본을 수정할 때 의도하지 않은 결과를 방지할 수 있습니다.

위 내용은 Python 목록의 완전히 독립적인 복사본을 어떻게 생성합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!