python之拷贝复制、拷贝这是我们通常使用的一些功能，在python中拷贝的方式分为三种，赋值拷贝、浅拷贝与深拷贝。赋值拷贝首先我们先来看一下赋值拷贝：a = 10
b = a此种拷贝方式，我们称之为赋值拷贝，赋值拷贝有什么特点呢？当我们查看它的id地址的时候，我们会发现，这两个变量的id是相同的。若是不可变类型的数据，我们进行更改的时候不会发现异常，但是如果是可变类型的变量就可能会出现问题：l
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2023-06-29 21:29:53
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各基本数据类型的地址存储及改变情况在python中的数据类型包括：bool、int、long、float、str、set、list、tuple、dict等等。我们可以大致将这些数据类型归类为简单数据类型和复杂的数据结构。数据结构：集合结构：set 序列结构：tuple list (str) 映射结构：dict基本数据类型 Int long float bool
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2021-04-08 16:22:56
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Python深浅复制首先来看一个例子a = [1]
b = a
print(id(a),id(b)) #使用id函数查看一个变量在内存中的位置1658278080904 1658278080904可以看到a和b在内存中的位置是一样的，但是若a，b同时赋值，那么会出现不一样的情况，a,b在内存中的位置不同a = [1]
b = [1]
print(id(a),id(b))1658277133832
一、环境配置OS: Win10 64bit Python:3.7.4 准备工作 创建一个list，里面含有字符串、int、list三种数据类型二、用等号直接赋值直接用等号赋值 我们可以看到，list1和list2的ID是一样的。 那么如果我们用不可变类型呢？并且由于python对不可变类型赋值的机制，我们可以显然的预见到，显然是一样的。如果改变a的值，id（a）也会变。因此，我们回过头来讨论lis
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2023-09-04 11:22:58
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我们了解到很多语言都有深浅拷贝一说，之前我只是单纯的将引用当作浅拷贝，而把独立开辟空间将数值一一进行复制理解为深拷贝。这种想法在一定情况下是错误的，比如Python。这里我们必须区分两种情况，其拷贝对象是可变对象还是不可变对象。可变对象：赋值：如果是单纯的赋值，这只是一个简单的索引拷贝，即两个变量同时指向了一个内存空间，如下图：如果改变b中的值，则a中的值也会发生变化，a和b同时引用一个内存而已。
python中的拷贝模块copy数据类型中的copy方法都是引用copy模块中的copy方法，这个方法是浅拷贝；copy模块还有一个深拷贝deepcopyimport copy#浅拷贝copy.copy()#深拷贝copy.deepcopy()#赋值=我们可以将python中的数据类型分为两种：1.字符串和数字对于字符串和数字类型，在创建的时候内存就会开辟一个内存池，无论使用赋值、浅拷贝、深拷贝都
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2023-06-26 13:47:19
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本章目录1.拷贝概念1.2 相关知识点2.浅拷贝概念3.浅拷贝演示4.深拷贝概念5.深拷贝演示 1.拷贝概念如果各位捧场的读者老爷对python中‘’is‘’和‘’==‘’运算符的概念如我一样有些许了解的话，那应该知道当我们在将一个变量赋予另一个变量如“a = b ”时，如果b的值在小整型缓存区（-5~256）内，那么所谓的将b值赋值给a就只是引用同一个内存数据罢了。深拷贝浅拷贝有点类似于这个，
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2023-08-08 12:36:27
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在理解浅拷贝和深拷贝之前，首先要理解学习一下变量在Python中是怎样存储的；变量的类型是分值引用与地址引用两种.python的一切变量都是对象，变量的存储，采用了地址引用的方式，存储的只是一个变量的值所在的内存地址，而不是这个变量的只本身。 在Python中，是有多种数据类型:bool、int、long、float、string、list、dict、tuple、set;其中可分为基本数
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2023-11-09 10:24:36
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你真得理解 python 的浅拷贝和深拷贝吗？ 为了让一个对象发生改变时不对原对象产生副作用，此时，需要一份这个对象的拷贝，python 提供了 copy 机制来完成这样的任务，对应的模块是 copy。浅拷贝:shadow copy在 copy 模块中，有 copy 函数可以完成浅拷贝。from copy import copy在 python 中
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2023-10-07 17:48:15
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一.什么是浅拷贝和深拷贝 浅拷贝和深拷贝在Python中的对象参数传递中是一个非常重要的概念。 浅拷贝是不拷贝子对象的内容，只拷贝子对象的引用。深拷贝是连子对象的内存也全部拷贝一份，对子对象的修改不修改源对象。 这样说起来还是非常的抽象，我
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2023-06-16 10:10:02
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Python中的浅拷贝、深拷贝1、定义赋值：Python中赋值语句总是创建对象的引用，而不是复制对象。因此，Python中的变量更像是指针，而不是数据储存区域。当把值赋给另一个变量的时候，Python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。拷贝：在业务中有时我们需要复制一个对象，但是又不想对原对象产生副作用，那就不能通过赋值给新变量来解决了(赋值不是拷贝一个对象)。浅拷贝（Shallow
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2023-08-16 11:42:50
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（1）字典直接赋值给变量#!/usr/bin/env python3
dct = {"key1":"小白","key2":"小黑"}
dct_1 = dct
dct_1['key2'] = "小灰"
print(dct) # {'key1': '小白', 'key2': '小灰'}你会发现这种赋值方式，dct_1改变后，dct也跟着改变。这是因为字典赋值是引用性赋值，赋的是地址。（2）dict.c
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2023-06-20 23:00:54
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首先，我们得知道什么是拷贝？
从生活的角度来说拷贝（copy）就是（原件的复制、复写或模仿）
从程序的角度来说就是（“复制”原有的类容）
在pythonk中的拷贝同理，把原件复制既为拷贝。
举例1：
代码：
# 浅拷贝：
a = [1, 2, 3]
b = a
print(id(a))
print(id(b)) 输出结果：
2168116617864
2168116
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2023-06-30 23:40:52
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编写一个Python脚本，将一个文件的内容拷贝到另一个文件# -- coding: utf-8 --
from sys import argv
from os.path import exists
script, from_file, to_file = argv
print "Copying from %s to %s " % (from_file, to_file)
# we could
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2023-06-19 16:58:11
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Python中的浅拷贝以及深拷贝Python中数据类型不可变数据对象可变数据类型代码表示浅拷贝与深拷贝代码表示 Python中数据类型不可变数据对象不可变指的是数据存储到内存后无法进行修改。 python中的不可变数据类型有：int、float、str、tuple、bool可变数据类型可变指的是数据存储后可以进行修改。 python中的可变数据类型有：list、dict、set代码表示>&
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2023-09-05 17:42:37
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赋值，其实就是对象的引用，对新对象的如何修改都会影响到原始对象。Python中有两种拷贝操作：浅拷贝和深拷贝。copy.copy(x):返回x的浅拷贝。copy.deepcopy(x):返回x的深拷贝。那么都是拷贝，浅拷贝和深拷贝有什么不同吗？浅拷贝与深拷贝的差异只与复合对象（对象中包含其他对象，比如列表或类实例）相关。浅拷贝构造新的复合对象，然后向其插入对原始对象中对象（即子对象）的引用。深拷贝
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2023-09-22 12:54:21
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浅拷贝: import copy str = copy.copy('你要拷贝的内容') 什么是浅拷贝： 第一个问题要说的是python 解释器是如何帮我们把内存给存放的？ 第一个概念：引用，什么是引用，就像有一条线，指向了 同一个空间，各种不同的变量都可以指向这个空间，前提是你给它一个变
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2023-06-30 11:35:41
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有时候我们无法确认备份目录与源目录的文件是否保持一致，包括源目录中的新文件或目录，更新文件或目录有无成功同步，定期进行校验，没有成功则希望有针对性的进行补备份。本实例使用了filecmp模块的left_only，diff_files方法地柜获取源目录的更新项，再通过shutil.copyfile、os.makedirs方法对更新项进行复制，最终保持一致状态。具体源码如下，大家可以直接拷贝使用。这里
Python的数据结构总体分为两类：1、字符串和数字2、列表、元组、字典等一、字符串和数字 对于字符串和数字而言，赋值（=）、浅拷贝（copy）和深拷贝（deepcopy）其实都没有意义，因为它们都永远指向同一个内存地址。 >>> import copy
>>> a1 = 100
>>> id(a1)
1426656816 # a1的内
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2023-08-11 10:38:26
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深拷贝与浅拷贝在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象，把它赋值给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。目标对象和源对象指向的内存空间是同一块空间，浅拷贝只是一种简单的拷贝，让几个对象公用一个内存深拷贝：外围和内部元素都进行了拷贝对象本身，而不是引用。指源对象与拷贝对象
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2023-08-21 12:43:12
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