python中深拷贝与浅拷贝作用 Python深拷贝与浅拷贝作用和区别详解
在Python编程中，拷贝是一个常见的操作。为了尽可能减少内存的占用或避免对原始数据的修改影响其它变量，我们通常需要使用拷贝操作。而在Python中，拷贝又可以分为深拷贝和浅拷贝两种。
一、深拷贝（deep copy）
深拷贝是指完全复制一个对象，包括其所有嵌套的对象和引用等。换句话说，在深拷贝中，即使原对象发生了改变，拷贝对象也不会受到影响。
示例代码：
```
import copy
list1 [1, 2, [3, 4]]
list2 (list1)
list1[2][0] 5
print(list1) # 输出：[1, 2, [5, 4]]
print(list2) # 输出：[1, 2, [3, 4]]
```
在上面的例子中，我们通过`()`函数进行深拷贝，将`list1`完全复制给了`list2`。当我们修改`list1`中的[3, 4]成员时，`list2`不受任何影响，仍然保持原始状态。
二、浅拷贝（shallow copy）
浅拷贝是指只复制对象的引用而不是整个对象本身。换句话说，在浅拷贝中，如果原对象的引用对象发生了改变，拷贝对象也会随之改变。
示例代码：
```
import copy
list1 [1, 2, [3, 4]]
list2 (list1)
list1[2][0] 5
print(list1) # 输出：[1, 2, [5, 4]]
print(list2) # 输出：[1, 2, [5, 4]]
```
在上面的例子中，我们通过`()`函数进行浅拷贝，将`list1`的引用复制给了`list2`。当我们修改`list1`中的[3, 4]成员时，由于`list2`也引用了相同的对象，所以`list2`会随之改变。
三、深拷贝与浅拷贝的应用场景
1. 深拷贝适用于需要完全复制一个对象以避免对原始数据的修改的场景。比如，当我们需要在函数中操作一个列表或字典，并且不希望原始对象受到影响时，可以使用深拷贝来创建一个独立的副本。
2. 浅拷贝适用于需要共享部分数据或引用对象的场景。例如，当我们需要对大型数据结构进行复制时，使用浅拷贝可以节省内存空间；或者当我们需要创建多个指向同一对象的引用变量时，使用浅拷贝可以方便地实现这一需求。
总结：
深拷贝与浅拷贝是Python中常用的拷贝方式，两者有着明显的区别和各自的应用场景。深拷贝完全复制了对象及其嵌套对象，适用于需要独立副本的情况；而浅拷贝只复制了对象的引用，适用于需要共享部分数据或引用对象的情况。在实际编程中，根据具体需求选择合适的拷贝方式可以提高代码的可读性和性能，避免潜在的错误。
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