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以下是个人对Python深浅拷贝的通俗解释,易于绕开复杂的Python数据结构存储来进行理解!
- 高级语言中变量是对内存及其地址的抽象,Python的一切变量都是对象。
- 变量的存储采用了引用语义的方式,存储的只是一个变量的值所对应的地址信息。
- 变量的每一次初始化(赋值),即将新的内容的地址赋给变量。
- 复杂数据结构存储的是各个元素的值得存储位置。
- 进行增删改等操作时不改变数据本身的id,改变的各个元素的地址引用。
- 改变任何一个拥有相同id的变量时,其他相同id的变量也会相应改变。
- copy.copy(object),拷贝的是内嵌套结构的地址引用,当内嵌套结构发生变化时,浅拷贝相应的改变。
- copy.deepcopy(object),完全复制与变量相关的数据!跟别的操作不再有关系!
实例:
import copy li = [4,5] lts = [1,2,3,li] lt_copy= copy.copy(lts) lt_deepcopy = copy.deepcopy(lts) lts.append(6) lt_copy.append(7) print(lts,lt_copy) #输出[1, 2, 3, [4, 5], 6] [1, 2, 3, [4, 5], 7] li.append(8) #内部表格li插入 print(lts,lt_copy,lt_deepcopy) #输出[1, 2, 3, [4, 5, 8], 6] [1, 2, 3, [4, 5, 8], 7] [1, 2, 3, [4, 5]] #可以看到当对li操作时,lt_deepcopy不受影响!
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。