标签：对象产生 影响 ash 区别 数据 style src 对象 bsp
—–我们寻常意义的复制就是深复制，即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。
—–而浅复制并不会产生一个独立的对象单独存在，他只是将原有的数据块打上一个新标签，所以当其中一个标签被改变的时候，数据块就会发生变化，另一个标签也会随之改变。这就和我们寻常意义上的复制有所不同了。
2.1 当在 Python 中 a = something 应该理解为给 something 贴上了一个标签 a。当再赋值给 a 的时候，就好象把 a 这个标签从原来的 something 上拿下来，贴到其他对象上（浅复制）；
>>> a = [1,2,3] >>> b = a >>> a = [4,5,6] >>> b [1, 2, 3] >>>
#例子2
>> a = [1,2,3] >>> b = a >>> a[0] = 4 >>> a[1] = 5 >>> a[2] = 6 >>> a [4, 5, 6] >>> b [4, 5, 6] >>>
>>> import copy >>> a1 = copy.copy(a) >>> a2 = copy.deepcopy(a) >>> a1 == a2 True >>> a1 is a2 False >>> a[0] = 0 >>> a1 [1, 2, 3] >>> a2 [1, 2, 3] >>> pass
#啊，好开心啊，竟然是一样的，而且改变a之后，复制的确实没变啊。但是？区别呢？
#往下看
>>> b = [1,2,[3,4]] >>> b1 = copy.copy(b) >>> b2 = copy.deepcopy(b) >>> b[2][0] = 0 >>> b1 [1, 2, [0, 4]] >>> b2 [1, 2, [3, 4]] >>>
#这下copy好像不行了，没复制内核啊，只复制了个表皮！
这还不理解，这下解释的很清楚了：
1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。
2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象
>>> b = [1,2,[3,4,[5,6,[7,8]]]] >>> b1 = copy.copy(b) >>> b2 = copy.deepcopy(b) >>> b[2][2][2][0] = 0 >>> b1 [1, 2, [3, 4, [5, 6, [0, 8]]]] >>> b2 [1, 2, [3, 4, [5, 6, [7, 8]]]]
#deepcopy依然站着，哈哈
https://www.cnblogs.com/hokky/p/8476698.html
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标签：对象产生 影响 ash 区别 数据 style src 对象 bsp
原文地址：https://www.cnblogs.com/xiao-yu-/p/12628344.html
