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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04