标签：实例 class 对象 usr append span 深拷贝 logs run
以前只知道用dict2 = dict1 来进行复制（备份），结果发现对dict2做增删改等操作时，dict1也会随之变化，反过来也这样。没有好好学习基础的我，自然在这里面吃了不少的亏。。。
下面我们来介绍一下python的深拷贝与浅拷贝：
1 #!/usr/bin/python 2 # -*- coding: UTF-8 -*- 3 4 dict1 = {‘user‘:‘runoob‘,‘num‘:[1,2,3]} 5 6 dict2 = dict1 # 浅拷贝: 引用对象 7 dict3 = dict1.copy() # 浅拷贝：深拷贝父对象（一级目录），子对象（二级目录）不拷贝，还是引用 8 9 # 修改 data 数据 10 dict1[‘user‘]=‘root‘ 11 dict1[‘num‘].remove(1) 12 13 print(dict1) 14 print(dict2) 15 print(dict3)
实例中 dict2 其实是 dict1 的引用（别名），所以输出结果都是一致的，dict3 父对象进行了深拷贝，不会随dict1 修改而修改，子对象是浅拷贝所以随 dict1 的修改而修改。
输出结果：
{‘user‘: ‘root‘, ‘num‘: [2, 3]}
{‘user‘: ‘root‘, ‘num‘: [2, 3]}
{‘user‘: ‘runoob‘, ‘num‘: [2, 3]}
同理 dataframe等python元素也是这样的。
直接赋值：其实就是对象的引用（别名）。
浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。
深拷贝(deepcopy)： copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。
1 >>>a = {1: [1,2,3]} 2 >>> b = a.copy() 3 >>> a, b 4 ({1: [1, 2, 3]}, {1: [1, 2, 3]}) 5 >>> a[1].append(4) 6 >>> a, b 7 ({1: [1, 2, 3, 4]}, {1: [1, 2, 3, 4]})
而深度拷贝需要引入 copy 模块：
1 >>>import copy 2 >>> c = copy.deepcopy(a) 3 >>> a, c 4 ({1: [1, 2, 3, 4]}, {1: [1, 2, 3, 4]}) 5 >>> a[1].append(5) 6 >>> a, c 7 ({1: [1, 2, 3, 4, 5]}, {1: [1, 2, 3, 4]})
来源：http://www.runoob.com/w3cnote/python-understanding-dict-copy-shallow-or-deep.html
标签：实例 class 对象 usr append span 深拷贝 logs run
原文地址：http://www.cnblogs.com/cymwill/p/7534224.html
