京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:麦叔
来源:麦叔编程
在【#067】我们聊到了深度copy和浅度copy,如果还没看请点击文末查看。
我们有一个对象Coder(编程者),它包含昵称,编程年数,以及所会的编程语言列表:
class Coder: def __init__(self, nickname, experience_years, skills): self.nickname = nickname self.experience_years = experience_years self.skills = skills
其中skills是一个列表,里面包含至少一种编程语言。
我们创建一个对象maishu:
maishu = Coder('maishu', 15, ['Java', 'Ruby', 'Python', 'Shell', 'Swift', 'Objective-C', 'Flutter', 'JavaScript', 'R', 'C', 'C++'])
有一位麦友,他的情况和maishu很相似,除了昵称不一样。我们想要复制一份maishu对象,这样就不用重新创建了。
我给大家留了一个问题:
上面复制maishu的情况,应该用深copy还是浅copy呢?
评论区里的答案大都很调皮:
麦友@梦终空说:
浅copy! 这样复制了别人的知识我不用学习也能跟随别人一起更新!
麦友@予瑕说:
浅拷贝好啊,可以随着原数据的更新而更新!
麦说@日常磕盐说:
麦叔真是个有趣的人,我支持浅copy!
他们的回复虽然调皮,而且也是不对的(),但也指出了浅copy的好处:可以共用数据。
在上面的例子中,应该用深copy,因为每个人的技能是不同的。感谢麦友@梁显浚HinChunLeung给出正确答案。
麦友@Lonely丶Enderman还指出了浅copy可能出错的一个地方:
浅拷贝的话,如果两个对象都写了析构函数,就会报错。原理是原对象里的属性已经被释放了,浅拷贝出来的对象就会重复释放(浅拷贝成员指向原对象)。
不过在Python中很少写析构函数,基本上都是让对象自动垃圾回收的,这个问题存在的概率不大。不过理解这一点还是很重要的。只有理解比较深入的人才能理解这一点。
Python中深copy和浅copy的函数分别copy模块中的copy()和deepcopy()。
先看看浅copy的例子:
import copy class Coder: def __init__(self, nickname, experience_years, skills): self.nickname = nickname
self.experience_years = experience_years
self.skills = skills
maishu = Coder('maishu', 15, ['Java', 'Ruby', 'Python', 'Shell', 'Swift', 'Objective-C', 'Flutter', 'JavaScript', 'R', 'C', 'C++'])
guishu = copy.copy(maishu)
print(f'龟叔的名字是:{guishu.nickname}')
guishu.nickname = '龟叔' print(f'麦叔的名字是:{maishu.nickname}')
print(f'龟叔的名字是:{guishu.nickname}')
guishu.skills.append('易语言')
print(f'麦叔的技能是:{maishu.skills}')
print(f'龟叔的技能是:{guishu.skills}')
运行结果:
龟叔的名字是:maishu 麦叔的名字是:maishu 龟叔的名字是:龟叔
麦叔的技能是:['Java', 'Ruby', 'Python', 'Shell', 'Swift', 'Objective-C', 'Flutter', 'JavaScript', 'R', 'C', 'C++', '易语言'] 龟叔的技能是:['Java', 'Ruby', 'Python', 'Shell', 'Swift', 'Objective-C', 'Flutter', 'JavaScript', 'R', 'C', 'C++', '易语言']
解释一下:
再来看看深copy的例子,和上面唯一的区别就是改成调用deepcopy()函数。
import copy class Coder: def __init__(self, nickname, experience_years, skills): self.nickname = nickname
self.experience_years = experience_years
self.skills = skills
maishu = Coder('maishu', 15, ['Java', 'Ruby', 'Python', 'Shell', 'Swift', 'Objective-C', 'Flutter', 'JavaScript', 'R', 'C', 'C++'])
guishu = copy.deepcopy(maishu) #唯一改动 print(f'龟叔的名字是:{guishu.nickname}')
guishu.nickname = '龟叔' print(f'麦叔的名字是:{maishu.nickname}')
print(f'龟叔的名字是:{guishu.nickname}')
guishu.skills.append('易语言')
print(f'麦叔的技能是:{maishu.skills}')
print(f'龟叔的技能是:{guishu.skills}')
再次运行,发现maishu的技能不受guishu影响了:
龟叔的名字是:maishu 麦叔的名字是:maishu 龟叔的名字是:龟叔
麦叔的技能是:['Java', 'Ruby', 'Python', 'Shell', 'Swift', 'Objective-C', 'Flutter', 'JavaScript', 'R', 'C', 'C++'] 龟叔的技能是:['Java', 'Ruby', 'Python', 'Shell', 'Swift', 'Objective-C', 'Flutter', 'JavaScript', 'R', 'C', 'C++', '易语言']
因为它们的数据是安全独立的。
应该用哪个取决于你的实际业务需求。只要理解了它们的本质区别,就可以合理运用。
说几个要点:
其实,人生亦如此!朋友,甚至亲情之间,也要把握好边界,懂得深浅。尤其是开玩笑的时候,更要懂得深浅,很多冲突起源于玩笑。总之,懂的深浅,才能游刃有余!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26