在这篇文章中我们来了解一下“python深拷贝、浅拷贝和对象赋值有什么不同呢”，一些朋友可能会遇到这方面的问题，对此在下文小编向大家来讲解一下，内容详细，易于理解，希望大家阅读完这篇能有收获哦，有需要的朋友就往下看吧！

前言：

在Python中，对象赋值在本质上是对对象的引用，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，而只是拷贝了这个对象的引用，这里通过程序，借用Python中的copy模块进一步理解深拷贝、浅拷贝和对象赋值有什么不同。

这里分两种情况：

（1）、存在父对象和子对象

演示代码如下：

import copy   #调用copy模块
Dict = {'animal':'cat','num':[10,20,30],'color':'pink'} #创建新字典
Dict1_copy = Dict.copy()  #浅拷贝
Dict1_dcopy = copy.deepcopy(Dict)  #深拷贝
Dict2 = Dict   #直接赋值对象为浅拷贝
Dict['num'][1] = 66   #修改创建字典的内部值
print('Dict:'+str(Dict))  #输出修改后的字典数据
print('Dict1_copy:'+str(Dict1_copy))  #输出浅拷贝数据，数据被修改
print('Dict1_dcopy:'+str(Dict1_dcopy))  #输出深拷贝的数据，数据未被修改
print('Dict2:'+str(Dict2))  #对象赋值，数据被修改

运行结果如下：

（2）、如果只存在父对象

演示代码如下：

import copy   #调用copy模块
Dict = {'animal':'cat','num':'10','color':'pink'} #创建新字典
Dict1_copy = Dict.copy()  #浅拷贝
Dict1_dcopy = copy.deepcopy(Dict)  #深拷贝
Dict2 = Dict   #浅拷贝，直接赋值对象
Dict['animal'] = 'dog'   #修改创建字典的内部值
print('Dict:'+str(Dict))  #输出修改后的字典数据
print('Dict1_copy:'+str(Dict1_copy))  #浅拷贝，但结果与深拷贝相同
print('Dict1_dcopy:'+str(Dict1_dcopy))  #输出深拷贝的数据，数据未被修改
print('Dict2:'+str(Dict2))  #对象赋值，数据被修改

运行结果如下：

由此可以看出，数据修改后，深拷贝一定不会被修改；浅拷贝如果有所谓父对象和子对象即嵌套，第二层可以被修改，不同于深拷贝，如果不存在嵌套，只有父对象，虽然本质上与深拷贝不同，但不会被修改；对象赋值，则是引用，跟着修改而改变。
下面举个简单例子，改变特定的数值，对其它数值的影响：

Dict_A = {   #建立新字典
    "A":11,
    "B":22,
    "C":[33,44,55]
}
Dict_B = Dict_A    #赋值操作
Dict_C = Dict_A.copy()   #浅拷贝
Dict_D = copy.deepcopy(Dict_A)   #深拷贝
print('Dict_A:'+str(Dict_A))
print('Dict_B:'+str(Dict_B))
print('Dict_C:'+str(Dict_C))
print('Dict_D:'+str(Dict_D)) 

#修改Dict_D中A
Dict_D['A'] = 99
print('Dict_A:'+str(Dict_A)) #变
print('Dict_B:'+str(Dict_B)) #变
print('Dict_C:'+str(Dict_C)) #不变
print('Dict_D:'+str(Dict_D)) #不变

#修改Dict_B中A
Dict_B['A'] = 77
print('Dict_A:'+str(Dict_A)) #变
print('Dict_B:'+str(Dict_B)) #变
print('Dict_C:'+str(Dict_C)) #不变
print('Dict_D:'+str(Dict_D)) #不变

#修改Dict_C中A
Dict_C['A'] = 88
print('Dict_A:'+str(Dict_A)) #不变
print('Dict_B:'+str(Dict_B)) #不变
print('Dict_C:'+str(Dict_C)) #变
print('Dict_D:'+str(Dict_D)) #不变

#修改Dict_D中A
Dict_D['A'] = 99
print('Dict_A:'+str(Dict_A)) #不变
print('Dict_B:'+str(Dict_B)) #不变
print('Dict_C:'+str(Dict_C)) #不变
print('Dict_D:'+str(Dict_D)) #变

#修改Dict_A中C的第二项
Dict_C['C'][1] = 100
print('Dict_A:'+str(Dict_A)) #变
print('Dict_B:'+str(Dict_B)) #变
print('Dict_C:'+str(Dict_C)) #变
print('Dict_D:'+str(Dict_D)) #不变

#修改Dict_B中C的第二项
Dict_C['C'][1] = 101
print('Dict_A:'+str(Dict_A)) #变
print('Dict_B:'+str(Dict_B)) #变
print('Dict_C:'+str(Dict_C)) #变
print('Dict_D:'+str(Dict_D)) #不变

#修改Dict_C中C的第二项
Dict_C['C'][1] = 102
print('Dict_A:'+str(Dict_A)) #变
print('Dict_B:'+str(Dict_B)) #变
print('Dict_C:'+str(Dict_C)) #变
print('Dict_D:'+str(Dict_D)) #不变

#修改Dict_D中C的第二项
Dict_D['C'][1] = 104
print('Dict_A:'+str(Dict_A)) #不变
print('Dict_B:'+str(Dict_B)) #不变
print('Dict_C:'+str(Dict_C)) #不变
print('Dict_D:'+str(Dict_D)) #变

关于“python深拷贝、浅拷贝和对象赋值有什么不同呢”的内容今天就到这，感谢各位的阅读，大家可以动手实际看看，对大家加深理解更有帮助哦。如果想了解更多相关内容的文章，关注我们，群英网络小编每天都会为大家更新不同的知识。

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• python从本地读取mnist数据集的方法是什么？

  这篇文章主要给大家分享python从本地读取mnist数据集的方法，mnist手写数字数据集在机器学习中很常见的，因此本文给大家分享读取mnist数据集的方法做个参考，需要的朋友可以了解看看。

• 如何用Shutil模块实现文件复制、删除和移动操作

  今天带大家复习python基础知识,此文章将要介绍如何组织文件,既拷贝,移动等,文中有非常详细的代码示例,对正在学习python的小伙伴们很有帮助,需要的朋友可以参考下

• python对象持久化pickle模块怎样理解，有哪些方法

  这篇文章主要为大家介绍了用来将对象持久化的python pickle模块的用例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

• 如何用Python写不同等级的日志装饰器

  在写代码的时候，往往会漏掉日志这个关键因素，导致功能在使用的时候出错却无法溯源。这个时候只要利用日志装饰器就能解决，本文将用Python自制一个简单实用的日志装饰器，需要的可以参考一下

• pytest fixtures函数参数化如何理解，常规用法是什么

  这篇文章主要介绍了pytest fixtures函数及测试函数的参数化解读，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪