1.浅拷贝和深拷贝2.垃圾回收机制3.四大高阶函数
一.浅拷贝和深拷贝浅拷贝： 不管多么复杂的数据结构，浅拷贝都只会copy一层深拷贝 : 深拷贝会完全复制原变量相关的所有数据，在内存中生成一套完全一样的内容，我们对这两个变量中任意一个修改都不会影响其他变量import copy
sourceList = [1,2,3,[4,5,6]]
copyList = copy.copy(source
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2024-02-21 13:19:34
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# 实现python opencv中的Mat深拷贝
## 概述
在使用Python的OpenCV库进行图像处理时，经常会遇到需要对图像进行拷贝的情况。拷贝图像的目的是为了在原始图像的基础上进行修改，同时保留原始图像的备份。本文将介绍使用Python中的OpenCV库实现Mat深拷贝的方法。
## 流程
下面是实现"python opencv Mat 深拷贝"的流程图：
```mermaid
原创
2024-01-23 04:54:33
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拷贝构造函数：用一个已有的对象来初始化一个被创建的同类的对象，是一种特殊的构造函数。浅拷贝和深拷贝的区别是什么呢？ 下面是一个Test类，类中包含一个私有的指针p, 现在我想创建两个对象，其中一个对象通过复制另一个对象创建，于是编写了这样的代码：class Test{
private:
char *p;
public:
Test(const char *str){
p=new c
一、浅拷贝及其不足对于基本类型数据以及简单的对象，它们的拷贝比较简单，就是直接复制内存。比如下面的代码：class Base{
public:
Base(): m_a(0), m_b(0){ }
Base(int a, int b): m_a(a), m_b(b){ }
private:
int m_a;
int m_b;
};
int main(){
in
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2024-10-21 23:00:44
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深拷贝和浅拷贝详解浅拷贝浅拷贝注意事项深拷贝深拷贝注意事项 浅拷贝（shallow copy）、深度拷贝（deep copy）浅拷贝常见的浅拷贝的方法，是使用数据类型本身的构造器，比如下面两个例子：list1 = [1, 2, 3]
list2 = list(list1)
print(list2)
print("list1==list2 ?",list1==list2)
print("list1
我们在前面已经接触到了很多Python对象比较的例子，例如这样的a = 123
b = 123
a == b或者是将一个对象进行拷贝l1 = [1,2,3,4,5]
l2 = l1
l3 = list(l1)那么现在试一下下面的代码：先创建个列表l1，再把这个列表进行一份拷贝至l2，最后把l1添加一个元素，看l2会发生什么变化？'''
遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：5
4.copy 模块的 copy()和 deepcopy()函数 在处理列表和字典时，尽管传递引用常常是最方便的方法，但如果函数修改了传入的列表或字典，可能不希望这些变动影响原来的列表或字典。要做到这一点，Python 提供了名为 copy 的模块，其中包含 copy()和 deepcopy()函数。（1）第一个函数copy.copy()，可以用来复制列表或字典这样的可变值，而不只是复制引
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2023-06-26 15:15:47
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1. set集合, 不重复, 无序
2. 深浅拷贝
1. 直接赋值, 两个变量指向同一个对象.
2. 浅拷贝:只拷贝第一层内容. copy()
3. 深拷贝:对象中的所有内容都会被拷贝一份
import copy
copy.deepcopy()# 去重lst = [1,2,4,7,2,5,3,5,6
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2023-06-24 21:49:12
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简介Python 中的拷贝分为浅拷贝与深拷贝，如果学习过 C 语言的指针，会发觉其中的一些共性。如果你不了解浅拷贝与深拷贝，那么在使用 Python 的过程中，就容易出现意料之外的状态????。变量内存地址在 Python 中，可以使用 id () 方法来查看变量所在的内存地址????，如果变量的内存地址相同，通常变量这个盒子存放的值是相同的。通常为了判断变量的值是否相同，会使用 '==' 来判断
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2024-08-05 17:03:21
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Python中的赋值、浅拷贝和深拷贝：赋值： 在python中， 对象的赋值就是简单的对象引用， 这点和C++不同， 如下所示： a = [1,2,"hello",['python', 'C++']] b = a 在上述情况下， a和b是一样的， 他们指向同一片内存， b不过是a的别名， 是引用。 我们可以使用b is a 去判断， 返回True， 表明他们地址相同， 内容
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2023-10-07 15:51:25
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一、深拷贝和浅拷贝的区分 深拷贝：A变量变化,B变量不受影响 浅拷贝：A变量变化,B变量跟着改变 常见的深拷贝和浅拷贝浅拷贝： 赋值 l=list1 ,l和list1指向的同一块内存，两者一起变化深拷贝：定义 l=[1,2,3] 切片赋值 l=list1[:] 深度复制 l=copy.deepcopy(lis
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2019-06-10 11:53:00
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Python——列表深浅拷贝文中对深浅拷贝讲的比较细。自己做下整理。 浅拷贝就是对引用的拷贝，只拷贝父对象，里面的数据不拷贝出来，其中的数据与原对象里面数据用的是相同的地址空间。深拷贝就是对对象的资源的拷贝，拷贝父对象以及里面的子对象。深拷贝，重新开申请一块内存，与原来的地址不一样，重新定义一个变量，跟原对象一点关系也没有。python中，深拷贝和浅拷贝仅仅是在内存当中对数据的一个应用。
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2023-06-05 21:46:08
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五、列表V总结（浅拷贝和深拷贝）1.一维列表 1.1 浅拷贝方法1： 将x列表拷贝到y列表，修改x列表的值，y列表也会相应随着改变。下图将两个变量指向同一个列表，然后通过下标来修改列表中的元素的值，改的是列表的内容，而非变量的引用，才会牵一发而动全身。将x列表赋值给y,即y=x，当赋值运算发生时，python并不是将数据放到变量里面去，而是将变量与数据进行挂钩，这个行为称为引用。将一个变量赋值给另
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2024-04-12 11:41:48
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在python中，对象赋值实际上是对象的引用。当创建一个对象，然后把它赋给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用。以下分两个思路来分别理解浅拷贝和深拷贝： 利用切片操作和工厂方法list方法拷贝 利用copy中的deepcopy方法进行拷贝1、利用切片操作和工厂方法list方法拷贝 代码场景：有一个小伙jack，tom通过切片操作拷贝jack，anny通过工
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2023-10-06 23:40:48
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本篇主要内容：深浅拷贝,自定义函数,三目运算，lambda表达式， 深浅拷贝一、数字和字符串对于 数字 和 字符串 而言，赋值、浅拷贝和深拷贝无意义，因为其永远指向同一个内存地址。import copy
# ######### 数字、字符串 #########
n1 = 123
# n1 = "i am alex age 10"
print(id(n1))
# ## 赋值 ##
n2 =
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2023-08-16 18:53:51
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深拷贝与浅拷贝浅拷贝:只拷贝了一个地址,即和原变量指向同一个地址空间深拷贝:复制了原变脸指向空间里的内容,并开辟了新的空间所有的等号赋值是浅拷贝深拷贝需要用到copy模块深拷贝举例:import copy
a = [1, 2, 3, 4]
b = copy.deepcopy(a)
print("a == b", a == b)
print("a is b", a is b)out:a == b
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2023-07-05 21:10:43
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Python-list 深拷贝与浅拷贝概念Python中的深拷贝和浅拷贝和java里面的概念是一样的，所谓浅拷贝就是对引用的拷贝，所谓深拷贝就是对对象的资源的拷贝。赋值操作赋值是将一个对象的地址赋值给一个变量，让变量指向该地址（ 旧瓶装旧酒 ）；修改不可变对象（str、tuple）需要开辟新的空间；修改可变对象（list等）不需要开辟新的空间；深拷贝浅拷贝，仅仅复制了容器中元素的地址；浅拷贝是在另
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2023-09-06 22:45:06
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说到列表的复制以及拷贝，新手小白肯定会觉得很简单，殊不知这一块容易出错，使得程序出现意料不到的bug。在学习这一讲之前，大家可以先阅读这一篇，学习列表的基础知识。通过之前的切片知识，我们知道列表的复制可以通过以下代码:list1=[123,456,789,100]list2=list1[:]但是新手可能会觉得这样也行得通：list1=[123,456,789,100]list3=list1那么，究
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2023-08-21 07:59:00
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Python高级语法Python的赋值、深拷贝与浅拷贝的区别通过前面的学习我们了解到，在python中，给一个对象赋值，实际上就是对象对内存空间存储的值的引用。当我们把对象赋值给另一个变量的时候，这个变量并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用而已。一般情况下我们会通过三种方法来实现拷贝对象的引用。直接赋值直接赋值,默认浅拷贝传递对象的引用而已,原始列表改变，被赋值的变量也会做相同的改变。其
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2023-12-06 22:34:01
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拷贝、浅拷贝、深拷贝拷贝： 从原始数据复制一份出来，当复制成功后，这两份数据都是相互独立的，即修改任意一份数据都不会影响另一份数据。浅拷贝： 浅拷贝就是只是拷贝最外层的类型，简单来讲就是拷贝了引用，并没有拷贝内容.深拷贝： 对于一个对象所有层次的拷贝（递归拷贝）浅拷贝会在内存中产生一个不同的对象，但是由于拷贝的是父对象，子对象并没有拷贝，所以浅拷贝会存在共享内存的情况。实际上，numpy中的视图就
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2024-06-04 17:15:58
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