В чем разница между deepcopy() и copy() в Python? ⇐ Python

[Anonymous]

В Python и copy(), и deepcopy() используются для создания копий объектов, но они ведут себя по-разному, когда речь идет о вложенных или сложных объектах.

• copy() (Shallow Copy):
  copy() создает неполную копию объекта.
  Неполная копия означает, что новый объект является копией исходного объекта, но любые вложенные объекты (например, списки, словари или объекты внутри исходного объекта) используются, а не копируются.
  В результате изменения вложенных объектов в скопированном объекте повлияют на исходный объект, и наоборот.

Пример
импортировать копию
оригинал = [1, 2, [3, 4]]
shallow_copy = copy.copy(оригинал)
shallow_copy[2][0] = 99
print(оригинал) # Вывод: [1, 2, [99, 4]] -> Вложенный список изменен
print(shallow_copy) # Вывод: [1, 2, [99, 4]]

• deepcopy() (глубокое копирование):
  deepcopy() создает глубокую копию объекта.
  В глубокой копии все объекты ( включая любые вложенные объекты) копируются рекурсивно, что означает создание совершенно нового, независимого объекта.
  Изменения глубоко скопированного объекта не повлияют на исходный объект, поскольку они не имеют общих ссылок.
  Пример:
  импортировать копию

оригинал = [1, 2, [3, 4]]
deep_copy = copy.deepcopy(оригинал)
deep_copy[2][0] = 99
print(original) # Вывод: [1, 2, [3, 4]] - > Исходный текст остается неизменным
print(deep_copy) # Вывод: [1, 2, [99, 4]]
Основные различия:
Поверхностное копирование (copy()): копирует только самый внешний объект , но ссылается на любые вложенные объекты. Изменения вложенных объектов влияют на оригинал.
Глубокое копирование (deepcopy()): рекурсивно копирует все, включая вложенные объекты, создавая полностью независимые объекты.
Когда вам нужен полный, независимый клон сложного объекта, используйте глубокую копию(). Для более простых невложенных объектов обычно достаточно функции copy().

• Контекст вопроса:

• Проблема: пользователь пытается понять, как работают две функции и почему поведение скопированных объектов различается между ними. их. Возможно, они столкнулись с ситуацией, когда ожидали, что скопированный объект будет вести себя независимо от оригинала, но вместо этого обнаружили, что изменения в одном объекте были отражены в другом.
• Ожидание >: Пользователи обычно ожидают, что скопированный объект будет полностью независим от оригинала, но это не всегда так, особенно в случае copy().

• Что вы пробовали?:

• В вопросах такого типа пользователь обычно должен предоставить пример кода, который он уже пробовал. Например, они могли попытаться скопировать список или словарь, используя функции copy() и deepcopy(), чтобы посмотреть, как ведут себя копии.
  Пример:

  Код: Выделить всё

  import copy
  
  original = [1, 2, [3, 4]]
  
  shallow_copy = copy.copy(original)
  deep_copy = copy.deepcopy(original)
  
  shallow_copy[2][0] = 99
  deep_copy[2][0] = 77
  
  print(original)  # Checking if the original object was affected
  

• Чего вы ожидали?:

• Вероятно, пользователь ожидал, что изменения, внесенные в скопированные объекты, не повлияют на исходный объект, предполагая, что все копии (как поверхностные, так и глубокие) создают полностью независимые версии оригинала.

• Фактическое поведение :

• Поверхностный текст (

  Код: Выделить всё

  copy()

  )[/b]: Когда они изменяют вложенные объекты в поверхностной копии, они обнаруживают, что исходный объект также изменяется. Это связано с тем, что copy() создает только новый внешний объект, но ссылки на вложенные объекты по-прежнему сохраняются.
• Глубокая копия (

  Код: Выделить всё

  deepcopy()

  )[/b]: Когда они изменяют вложенные объекты в глубокой копии, они обнаруживают, что оригинал остается неизменным. Это связано с тем, что deepcopy() создает полностью независимую копию, рекурсивно копируя все объекты внутри оригинала.
  Ключевые выводы:
• Вопрос требует понимания разницы между copy() и deepcopy(), что имеет решающее значение при работе со сложными или вложенными объектами.
  
  Фраза "Что вы пробовали и чего вы ожидали?" побуждает пользователей предоставить достаточный контекст, чтобы другие могли более эффективно диагностировать и решить свою проблему.

Запрашивая примеры того, что они пробовали, и их ожиданий, другим становится легче определить, в чем заключается недоразумение. или когда решение может отличаться от ожиданий пользователя.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... -in-python