它如何在Python的復制和內存系統中工作？

Question

它如何用於Python的內存引用？

當我在矩陣上嘗試程序時，我使用了嵌套列表。 然后，我發現原始數據被突變了，即使我復制了它。 我嘗試了幾種方法。 最后，我使用copy.deepcopy（）解決了問題。 那么，Python的復制和引用函數是什么意思。 我們如何避免這種s-（問題）。

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

對於這五個，我們將看到：

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，我們必須使用Deepcopy，這樣的小坑。

Answer 1

在復制模塊的文檔中對此進行了更詳細的說明 ：

淺表復制和深度復制之間的區別僅與復合對象（包含其他對象的對象，如列表或類實例）有關：

淺表副本構造一個新的復合對象，然后（在可能的范圍內）將對原始對象中找到的對象的引用插入其中。 深層副本將構造一個新的復合對象，然后遞歸地將原始對象中發現的對象的副本插入其中。

您在第一個示例中所做的所有嘗試只會創建淺表副本。

Answer 2

這個data1 = data.copy()和這個data1 = data[:]都可以復制，但是只有一層深 。 在第一級以下，僅引用被復制。 這就是為什么您沒有在第二層看到期望的原因。

Answer 3

例如，使用以下命令時， data和data1的id會有所不同：

data1 = list(data)

但是內部列表仍將指向相同的對象並具有相同的id ，這就是為什么您必須使用deepcopy將原始data的全部內容復制到新對象的原因。