本篇内容主要讲解“怎么理解python指针拷贝，浅拷贝和深拷贝”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么理解python指针拷贝，浅拷贝和深拷贝”吧!

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首先对于不可变类型int,string,float,tuple，并不用担心拷贝问题，可以认为每次拷贝时候都是重新创建内存空间来存放，修改新的值不会影响原来的;两个除了值一样没有相关。

对于可变类型Dict set list，还有实例对象，类一些，拷贝时候要考虑指针拷贝，浅拷贝和深拷贝的情况。

- 指针拷贝：就是通常A = B，对于可变类型，这个复制是多了个指针，两个A,B都是指向同一个内存空间，任何一个修改都会影响其他的。

class TreeNode:
    def __init__(self, x):
        self.val = x
        self.left = None
    def __str__(self):
        return "[{}:{}]".format(self.val, self.left)
NodeA = TreeNode('A')
NodeB = TreeNode('B')
NodeA.left = NodeB
print(NodeA)
NodeC = NodeA
print(NodeC)
print('指针复制，更新NodeC,同时更新原来NodeA')
NodeC.val = 'C'
NodeC.left = None
print(NodeA)
print(NodeC)

结果是：

[A:[B:None]]
[A:[B:None]]
指针复制，更新NodeC,同时更新原来NodeA
[C:None]
[C:None]

- 浅复制：需要import copy 库实现，这里是用了新的内存空间存放复制内容。但是如果复制内容里有指向其他可变类型，该引用还是指向那个可变类型原来内存空间。

import copy
NodeA = TreeNode('A')
NodeB = TreeNode('B')
NodeA.left = NodeB
print(NodeA)
NodeC = copy.copy(NodeA)
print(NodeC)
print('浅复制，更新NodeC,不会更新原来NodeA，但是更新引用NodeC.left, 会影响NodeA.left')
NodeC.val = 'C'
NodeC.left.val = 'Cleft'
print(NodeA)
print(NodeC)

结果：

[A:[B:None]]
[A:[B:None]]
浅复制，更新NodeC,不会更新原来NodeA，但是更新引用NodeC.left, 会影响NodeA.left
[A:[Cleft:None]]
[C:[Cleft:None]]

- 深复制：需要import copy 库实现，这里是用了新的内存空间存放复制内容；如果里面有指针指向可变类型空间，也会被一起复制。

import copy
NodeA = TreeNode('A')
NodeB = TreeNode('B')
NodeA.left = NodeB
print(NodeA)
NodeC = copy.deepcopy(NodeA)
print(NodeC)
print('深复制，更新NodeC,不会更新原来NodeA，更新NodeC.left, 不会影响NodeA.left')
NodeC.val = 'C'
NodeC.left.val = 'Cleft'
print(NodeA)
print(NodeC)

结果：

[A:[B:None]]
[A:[B:None]]
深复制，更新NodeC,不会更新原来NodeA，更新NodeC.left, 不会影响NodeA.left
[A:[B:None]]
[C:[Cleft:None]]

到此，相信大家对“怎么理解python指针拷贝，浅拷贝和深拷贝”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

当前题目：怎么理解python指针拷贝，浅拷贝和深拷贝
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