1、使用切片方法复制，比直接赋值多了[:]a= b[:]
欢迎各路侠客多多指教^_^
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2023-06-16 16:06:38
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1、浅拷贝和深拷贝浅拷贝复制指向某个对象的地址（指针），而不复制对象本身，新对象和原对象共享同一内存。深拷贝会额外创建一个新的对象，新对象跟原对象并不共享内存，修改新对象不会影响到原对象。赋值其实就是引用了原对象。两者指向同一内存，两个对象是联动的，无论哪个对象发生改变都会影响到另一个。2、直接赋值使用=来复制一个列表，实际上不仅复制了其中的内容，也复制了其内存地址，即引用了原列表。使用id()方
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2023-05-30 23:44:33
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引用是指保存的值为对象的地址。在 Python 语言中，一个变量保存的值除了基本类型保存的是值外，其它都是引用，因此对于它们的使用就需要小心一些。下面举个例子：问题描述：已知一个列表，求生成一个新的列表，列表元素是原列表的复制a=[1,2]
b=a这种做法其实并未真正生成一个新的列表，b指向的仍然是a所指向的对象。这样，如果对a或b的元素进行修改，a,b的值同时发生变化。解决的
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2023-08-21 06:08:10
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在文章《Python 数据类型》里边介绍了列表的用法，其中列表有个 copy() 方法，意思是复制一个相同的列表。例如1 names = ["小明", "小红", "小黑", "小黄", "小白"]
2 # 把 names 复制，赋值给 names2 变量
3 names2 = names.copy()
4 # 分别输出 names names2
5 print(names)
6 print(na
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2023-05-28 16:59:06
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推荐4种方法---------------------------------------------------------------方法一：extendL = [1, 2, 3]
List_1 = []
List_1.extend(L)
print('List_1 =', List_1)解释：新建一个空List，然后将L中所有的元素用extend的方法放入List_1中 &nb
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2023-06-16 17:14:20
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1、创建切片，可指定要使用的第一个元素的索引和最后一个元素的索引加1。
players = ['charles','martina','michael','florence','eli']
print (players[0:3])
结果：['charles','martina','michael']
如果没有指定第一个索引，Python将自动从列表头开始：
players =
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2023-07-05 12:48:08
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学过python 列表一章的想必都知道， 列表的复制a = [2,3,4]
#复制
b = a[:]没错，复制的确是这样。 为什么要复制，为了 在使用到a列表内的数据时 不会对a列表中的数据产生修改，丢失。 所以就使用a 的复制品 b 一样的作用，使用起来更随意，还不用担心数据丢失没接过的可能会想b = a这样不就行了吗 哈哈，不行哦 b = a 这样的叫列表赋值 而之后 a与b 指向同一块地址
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2023-07-04 01:27:56
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Python列表操作（一）1.列表（list）在Python中，列表（list）是一种可变的序列，列表中数据的可以是其他各种不同的数据类型，支持增删查改等操作。用中括号“[]”代表开始和结束，支持下标索引；2.列表创建创建空列表 l=list()；3.列表拷贝复制列表复制方法：直接赋值，类型转换，切片赋值，copy浅拷贝，深拷贝；python创建/赋值/复制
t0=(1,2,3,(1,2))
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2023-07-08 18:27:38
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Python 列表复制 关于Python 列表的复制，有多种方法，常用的 有 赋值、切片、list、copy，copy.deepcopy等。 但是 实际用时 又有区别，不小心可能就用错了。 接下来 简单举例 说明一下 使用 执行 结果如下 换一种 内嵌列表的列表复制 这段代码的运行结果是，两个列表的
原创
2021-09-26 15:15:03
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关于Python 列表的复制，有多种方法，常用的 有 赋值、切片、list、copy，copy.deepcopy等。但是 实际用时 又有区别，不小心可能就用错了。接下来 简单举例 说明一下 使用import copya = [1,2,3,4]b = ac = a[:]d = a.copy()e = copy.copy(a)f = copy.deepcopy(a)g = list(a)print('id(a):%d,id(b):%d' % (id(a),id(b)))print('i
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2021-07-20 14:38:28
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在Python编程过程中，列表是一个非常常用的数据结构。在许多情况下，我们需要对列表进行复制，以便在对新副本进行操作时不影响原始列表。然而，简单的赋值操作只会创建对原始列表的引用，而不是一个独立的副本。这样的问题在我们进行多层嵌套的列表操作时，可能会导致不可预料的结果。因此，理解并实现Python列表的深复制对于避免潜在的错误至关重要。
### 问题背景
在我们的项目中，我们使用Python的
# Python列表的深复制
在Python中，列表是一种非常常用的数据结构，可以容纳多个元素，我们可以通过列表的复制来创建一个新的列表。但是，在Python中，列表的复制有两种方式，分别是浅复制和深复制。本篇文章将介绍Python列表的深复制，以及如何正确地进行深复制操作。
## 浅复制和深复制的区别
在Python中，列表的复制可以分为浅复制和深复制两种方式。浅复制是指创建一个新的列表对
原创
2024-05-14 06:03:46
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假设原列表内容如下：my_foods = ['pizza', 'falsfel', 'carrot', 'cake']列表复制有两种方式：（1）在不指定任何索引的情况下从列表my_foods中提取一个切片，从而创建该列表副本，再讲该副本存储到变量friend_foods中。打印列表发现包含食品相同，friend_foods = my_foods[:]（2）该方式将my_foods赋给friend_
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2023-06-05 22:22:21
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1、浅拷贝和深拷贝 浅拷贝复制指向某个对象的地址（指针），而不复制对象本身，新对象和原对象共享同一内存。深拷贝会额外创建一个新的对象，新对象跟原对象并不共享内存，修改新对象不会影响到原对象。赋值其实就是引用了原对象。两者指向同一内存，两个对象是联动的，无论哪个对象发生改变都会影响到另一个。2、直接赋值 使用=来复制一个列表，实际上不仅复制了其中的内容，也复制了其内存地址，即引用了原列表。使用id(
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2023-08-07 20:01:01
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目录 ·copy()浅复制 ·deepcopy()深复制 ·把一个列表变量赋值给另外一个变量写在最前：Python采用的是基于值的自动内存管理模式，变量并不直接赋值，而是存储值的引用或内存地址。 这也是为什么Python中变量可以随时改变类型的重要原因。Python列表中的值也是值的引用。x = [1,1,1];
a = id(x[0]);
b = id(x[1]);
print('id of
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2023-07-27 23:43:19
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python列表（list）的复制python复制列表的方法有很多，但对于不同的方法，复制的效果却不一样。1.赋值运算：直接使用赋值运算符进行赋值时，其实只是把new的地址指向了old的地址，也就是说new和old指向同一块内存。old = [1,[2,2],3]
new = []
new = old
new[0] = 2
print(new)
'''
[2,[2,2],3]
'''
print(
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2023-06-05 11:42:50
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# 将一个列表的数据复制到另一个列表中。 # > 分为深拷贝和浅拷贝 # > 浅拷贝只是两者指向同一地址，如果改变其中一个另外一个也会改变 # > 深拷贝就是创建一个新的列表 # > 可以利用copy函数 a = [1, 2, 55, 33, 66, 888, 5] b = a.copy() pri ...
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2021-10-21 15:23:00
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引用是指保存的值为对象的地址。在 Python 语言中，一个变量保存的值除了基本类型保存的是值外，其它都是引用，因此对于它们的使用就需要小心一些。下面举个例子：问题描述：已知一个列表，求生成一个新的列表，列表元素是原列表的复制复制代码代码如下:a=[1,2]b=a这种做法其实并未真正生成一个新的列表，b指向的仍然是a所指向的对象。这样，如果对a或b的元素进行修改，a,b的值同时发生变化。解决的方法
原创
2017-03-09 17:37:48
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序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，判断成员。本文主要介绍Python 复制list列表。原文地址：Python 复制list列表...
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2022-06-08 16:07:32
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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;其中可分为基本数据类型和复杂
