京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python中实现变量赋值传递时的引用和拷贝方法
曾经看到这样一个问题,一个字典中的元素是列表,将这个列表元素赋值给一个变量,然后修改这个列表中元素的值,结果发现,字典中那个列表也同样修改了。
那个问题如下:
dict = {'a':[1,2,3,4,5],'b':2}
x = dict['a']
for i in range(5):
x[i] = 0
print(dict['a'])
程序运行结果如下:
[0, 0, 0, 0, 0]
这儿涉及到Python赋值到底是引用还是拷贝一份的问题,即赋值时是传值还是传址。上面问题是将“a”的值赋给了x出现了上述情况,如果是将“b”的值赋给了x,当我们修改x的值时,字典dict的值并不受影响。
>>> dict = {'a':[1,2,3,4,5],'b':2}
>>> x = dict['b']
>>> x
2
>>> x=x+3
>>> x
5
>>> dict
{'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': 2}
>>>
那么问题来了,变量赋值传递时什么情况下是传值(拷贝),什么情况下是传址(引用)呢?
1、直接拷贝
当我们不知道是引用还是拷贝的情况下,可以显式的拷贝。比如字典对象本身都具有拷贝的方法:
x=dict.copy()
没有拷贝方法的对象,也是可以拷贝的。这儿我们引入一个深拷贝的概念,深拷贝——即python的copy模块提供的一个deepcopy方法。深拷贝会完全复制原变量相关的所有数据,在内存中生成一套完全一样的内容,在这个过程中我们对这两个变量中的一个进行任意修改都不会影响其他变量。还是上面的代码,如果改成如下:
import copy
dict = {'a':[1,2,3,4,5],'b':2}
x = copy.deepcopy(dict['a'])
for i in range(5):
x[i] = 0
print(dict['a'])
运行结果dict值不受影响。
除了深拷贝,copy模块还提供一个copy方法,称其为浅拷贝,对于简单的对象,深浅拷贝都是一样的,上面的词典对象的copy方法就是浅拷贝。
>>> dict
{'a': [8, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> dd=copy.copy(dict)
>>> dd
{'a': [8, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> dd['a'][0]=7
>>> dd
{'a': [7, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> dict
{'a': [7, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> ee=dict.copy()
>>> ee
{'a': [7, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> ee['a'][0]=9
>>> ee
{'a': [9, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> dict
{'a': [9, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>> ee['b']=5
>>> ee
{'a': [9, 2, 3, 4, 5], 'b': 5}
>>> dict
{'a': [9, 2, 3, 4, 5], 'b': 4}
>>>
浅拷贝时改变第一层次相互不受影响(上例中词典b值的修改),第二层次(上例中词典a的列表值修改)就相互影响了,改一个,其他跟着变。看看id吧:
>>> id(dict)
20109472
>>> id(dd)
20244496
>>> id(ee)
20495072
>>> id(dd['a'])
20272112
>>> id(ee['a'])
20272112
>>> id(dict['a'])
20272112
>>>
可见词典各个拷贝的id是不同的,但词典a值的id是相同的。如果我们需要真正意义的拷贝,就用深拷贝吧。
2、传递规则
Python赋值过程中不明确区分拷贝和引用,一般对静态变量的传递为拷贝,对动态变量的传递为引用。(注,对静态变量首次传递时也是引用,当需要修改静态变量时,因为静态变量不能改变,所以需要生成一个新的空间存储数据)。
字符串,数值,元组均为静态变量
列表,字典为动态变量。
变量有时比较复杂,存在组合现象,比如字典中包含列表,列表中包含字典,但赋值时,总是属于某个类型。如果实在不清楚状况,可以试验一下,用id()这个函数看看,如果是引用,两个变量指向的地址是相同的。例如:
>>> a=6
>>> id(a)
10413476
>>> b=a
>>> id(b)
10413476
>>> b=8
>>> id(b)
10413452
>>>
修改变量b之前,a和b指向的地址是相同的,修改b后,地址就变了。
以上这篇Python中实现变量赋值传递时的引用和拷贝方法就是小编分享给大家的全部内容了
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21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”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16