Question

它如何用于Python的内存引用？

当我在矩阵上尝试程序时，我使用了嵌套列表。然后，我发现原始数据被突变了，即使我复制了它。我尝试了几种方法。最后，我使用copy.deepcopy（）解决了问题。那么，Python的复制和引用函数是什么意思。我们如何避免这种s-（问题）。

data = [
[1,0,0,1,0,0,1,1,1],
[1,0,1,0,0,0,0,1,0],
[1,1,0,0,0,0,0,1,0],
[1,0,1,0,0,0,0,1,0],
[1,0,0,1,0,0,1,1,1],
[0,0,0,0,0,0,0,0,0],
]
# data1 = data.copy() # нет
# data1 = data[:] # нет
# data1 = list(data) # нет
# data1 = list(data) # нет
# data1 = copy.copy(data) # нет
# for all of above five, data1 will change with data, even they differ from ID

对于这五个，我们将看到：

data[0][0] = 0
print(id(data))
print(id(data1))
print(data)
print(data1)
# Out:
# 4450009608
# 4450115528
# [[0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1], [1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
# [[0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1], [1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

因此，我们必须使用Deepcopy，例如一个小坑。

Answer 1

这在the documentation of the copy module中有详细解释：

浅复制和深复制之间的差异仅与   复合对象（包含其他对象的对象，例如列表或   类实例）：

浅表副本构造一个新的复合对象，然后（到   在可能的范围内）将引用插入其中   原本的。深层副本会构造一个新的复合对象，然后，   递归地将在其中找到的对象的副本插入其中   原始的。

您在第一个示例中所做的所有尝试只会创建浅表副本。

Answer 2

此data1 = data.copy()和此data1 = data[:]都进行复制，但是仅一层深。在第一级以下，仅引用被复制。这就是为什么您没有在第二层看到期望的原因。

Answer 3

例如，id和data的{{1}}会不同：

data1

但是内部列表仍将指向相同的对象并具有相同的data1 = list(data)，这就是为什么您必须使用id将原始deepcopy的全部内容复制到新对象。

它如何在Python的复制和内存系统中工作？

3 个答案: