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Python中list列表的赋值方法及遇到问题处理

时间:2022-06-26 10:33:47 | 栏目:Python代码 | 点击:

问题起源:

本文的原因是因为在使用list的直接赋值b=a时,得到的结果与预期不同,后来才发现直接使用等于号=对列表进行赋值会产生一系列的问题,于是将赋值、浅拷贝、深拷贝三者之间的区别进行记录。

1.列表list赋值方法

在python中,对象的赋值就是简单的对象引用,这点和C++是不同的,

如下例子所示:

a = ['a', 'b', 'c']
b = a   # 采用简单的=赋值
print(a==b)

# 下面是输出结果:
True

上面这种情况下,b和a是一样的,他们指向同一片内存,b不过是a的别名,是引用。我们可以使用a与b是否相同来判断,返回True,表明他们地址相同,内容相同。
赋值操作(包括对象作为参数、返回值)不会开辟新的内存空间,它只是复制了新对象的引用。也就是说,除了b这个名字以外,没有其它的内存开销。
修改了a,就影响了b;同理,修改了b就影响了a。下面的例子尝试对b进行修改,在后面加入新的元素’d’,通过观察输出结果发现:在修改列表b的同时,列表a也会被修改,因为两者用的是同一个内存空间。

a = ['a', 'b', 'c']
b = a
b.append('d')
print('a = {}'.format(a))
print('b = {}'.format(b))

# 下面是输出结果:
a = ['a', 'b', 'c', 'd']
b = ['a', 'b', 'c', 'd']

2.浅拷贝(shallow copy)

浅拷贝会创建新对象,其内容是原对象的引用。
浅拷贝有三种形式:切片操作,工厂函数,copy模块中的copy函数。

比如对上述a:

浅拷贝产生的b不再是a了,使用is可以发现他们不是同一个对象,使用id查看,发现它们也不指向同一片内存。但是当我们使用 id(x) for x in a 和 id(x) for x in b 时,可以看到二者包含的元素的地址是相同的。
在这种情况下,a和b是不同的对象,修改b理论上不会影响a。比如b.append([4,5])。

代码效果如下:

a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']]
b = a[:]  # 采用了切片操作对列表b进行赋值
b.append('green') # 对列表b执行添加元素操作
print('a = {}'.format(a))
print('b = {}'.format(b))

# 下面是输出结果:
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']]  # a中的元素不发生变化
b = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red'], 'green']  # b中增加了一个元素'green'

但是要注意:浅拷贝之所以称为浅拷贝,是它仅仅只拷贝了一层,在a中有一个嵌套的list,如果我们修改了它,情况就不一样了。
????a[3].append(“blue”)。查看b,你将发现b也发生了变化。这是因为,你修改了嵌套的list。修改外层元素,会修改它的引用,让它们指向别的位置,修改嵌套列表中的元素,列表的地址并为发生变化,指向的都是同一个位置。

代码如下:

a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']]
b = a[:]  # 采用了切片操作对列表b进行赋值
a[3].append('blue')  # 在a列表中的第3个元素中增加元素'blue',由于a[3]本身也是一个列表,从而是在列表后增加了元素'blue',从输出结果中可以看出来。
print('a = {}'.format(a))
print('b = {}'.format(b))

# 下面是输出结果:
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red', 'blue']]
b = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red', 'blue']]

3.深拷贝

深拷贝只有一种形式,copy模块中的deepcopy函数。
和浅拷贝对应,深拷贝拷贝了对象的所有元素,包括多层嵌套的元素。因而,它的时间和空间开销要高。
同样对la,若使用b = copy.deepcopy(a),再修改b将不会影响到a了。即使嵌套的列表具有更深的层次,也不会产生任何影响,因为深拷贝出来的对象根本就是一个全新的对象,不再与原来的对象有任何关联。

实例代码如下:

import copy
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']]
b = copy.deepcopy(a)   # 采用深拷贝对a进行深拷贝操作
b.append('xyz')
print('a = {}'.format(a))
print('b = {}'.format(b))

# 下面是输出结果:
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']]   # 使用深拷贝,对b的修改不会影响到a
b = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red'], 'xyz']

或者用下面的代码:

import copy
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']]
b = copy.deepcopy(a)   # 采用深拷贝对a进行深拷贝操作
a[3].append('crazy')
print('a = {}'.format(a))
print('b = {}'.format(b))

# 下面是输出结果:
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red', 'crazy']]  
b = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']]   # 对a的修改不会影响到b

或者用下面的代码:

import copy
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']]
b = copy.deepcopy(a)   # 采用深拷贝对a进行深拷贝操作
a[3].append('crazy')
b.append('dddd')
print('a = {}'.format(a))
print('b = {}'.format(b))

# 下面是输出结果:
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red', 'crazy']]
b = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red'], 'dddd']

4.关于拷贝操作的提醒

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