python拷贝字典

1. python对象的拷贝

Python赋值操作或函数参数传递，传递的永远是对象引用（即内存地址），而不是对象内容。在Python中一切皆对象，对象又分为可变(mutable)和不可变(immutable)两种类型。对象拷贝是指在内存中创建新的对象，产生新的内存地址。当顶层对象和它的子元素对象全都是immutable不可变对象时，不存在被拷贝，因为没有产生新对象。浅拷贝(Shallow Copy)，拷贝顶层对象，但不会拷贝内部的子元素对象。深拷贝(Deep Copy)，递归拷贝顶层对象，以及它内部的子元素对象。

Python中一切皆对象，对象就像一个塑料盒子， 里面装的是数据。对象有不同类型，例如布尔型和整型，类型决定了可以对它进行的操作。现实生活中的"陶器"会暗含一些信息（例如它可能很重且易碎，注意不要掉到地上）。

对象的类型还决定了它装着的数据是允许被修改的变量（可变的mutable）还是不可被修改的常量（不可变的immutable）。你可以把不可变对象想象成一个透明但封闭的盒子：你可以看到里面装的数据，但是无法改变它。类似地，可变对象就像一个开着口的盒子，你不仅可以看到里面的数据，还可以拿出来修改它，但你无法改变这个盒子本身，即你无法改变对象的类型。

对象拷贝是指在内存中创建新的对象，产生新的内存地址。

浅拷贝(Shallow Copy)，拷贝顶层对象，但不会拷贝内部的子元素对象。
2.1.1. 顶层是mutable，子元素全是immutable
当顶层对象是mutable可变对象，但是它的子元素对象全都是immutable不可变对象时，如[1, 'world', 2]

① 创建列表对象并赋值给变量a

② 导入模块，使用.()函数浅拷贝a，并赋值给变量b

③ 修改变量a的子元素a[0] = 3，由于整数是不可变对象，所以并不是修改1变为3，而是更改a[0]指向对象3

当顶层对象是 mutable可变对象 ，但子元素也存在 mutable可变对象 时，如 [1, 2, ['hello','world']]

① 浅拷贝 .() 只拷贝了顶层对象，没有拷贝子元素对象['hello','world']，即a[2]和b[2]指向同一个列表对象

② 修改a[2][1] = 'china'，则b[2][1] = 'china'

当顶层对象是immutable不可变对象，同时它的子元素对象也全都是immutable不可变对象时，如(1, 2, 3)

变量a与变量b指向的是同一个元组对象，没有拷贝

当顶层对象是immutable不可变对象时，但子元素存在mutable可变对象时，如(1, 2, ['hello','world'])

变量a与变量b指向的是相同的元组对象，并且a[2]与b[2]指向同一个列表，所以修改a[2][1]会影响b[2][1]

深拷贝(Deep Copy)，递归拷贝顶层对象，以及它内部的子元素对象

当顶层对象是mutable可变对象，但是它的子元素对象全都是immutable不可变对象时，如[1, 'world', 2]

变量a与变量b指向不同的列表对象，修改a[0]只是将列表a的第一个元素重新指向新对象，不会影响b[0]

当顶层对象是mutable可变对象，但子元素也存在mutable可变对象时，如[1, 2, ['hello','world']]

深拷贝既拷贝了顶层对象，又递归拷贝了子元素对象，所以a[2]与b[2]指向了两个不同的列表对象(但是列表对象的子元素初始指定的字符串对象一样)，修改a[2][1] = 'china'后，它重新指向了新的字符串对象（内存地址为140531581905808），不会影响到b[2][1]

当顶层对象是immutable不可变对象，同时它的子元素对象也全都是immutable不可变对象时，如(1, 2, 3)

变量a与变量b指向的是同一个元组对象，不存在拷贝

当顶层对象是immutable不可变对象时，但子元素存在mutable可变对象时，如(1, 2, ['hello','world'])

变量a与变量b指向的是不同的元组对象，同时a[2]与b[2]指向不同的列表对象，所以修改a[2][1]不会影响b[2][1]

使用=是赋值，即将列表对象的引用也赋值给变量b，可以将列表对象想象成一个盒子，变量a相当于这个盒子上的标签，执行b = a后，相当于再在这个盒子上贴上b标签，a和b实际上指向的是同一个对象。因此，无论我们是通过a还是通过b来修改列表的内容，其结果都会作用于双方。

b/c/d都是a的复制，它们都指向了不同的列表对象，但是没有拷贝子元素，a[2]和b[2]/c[2]/d[2]指向同一个列表， 相当于浅拷贝的效果

使用分片[:]操作，a和b其实是指向同一个元组，而且没有拷贝子元素，a[2]和b[2]也指向同一个列表，相当于浅拷贝的效果

同列表类似，可以使用字典的()函数或者转换函数dict()

变量a与变量b/c指向不同的字典，但是没有拷贝子元素，a['jobs']和b['jobs']/c['jobs']指定同一个列表， 相当于浅拷贝的效果

同列表类似，可以使用集合的()函数或者转换函数set()

变量a与变量b/c指向不同的集合，而集合的元素必须是hashable，所以修改集合a不会影响到b/c

2. python 函数里面 字典复制问题

如果是我，我会在函数里面声明b是global的，而不是用似是而非的传值传指针，你这样写是想说b_hash传递的是指针，可惜python里一旦用“=”赋值就已经相当于声明了一个新的变量，所以你的这个问题两种解决办法：

第一个，把你要传指针的东西放到列表里：

deftest(aa,bb):
bb[0]=.deep(aa)
a={1:1}
b=[{}]
test(a,b)
printb[0]

这样保证你可以通过b这个名字找到改变后的指针。

第二个，在函数里声明你要修改的是全局变量：

deftest(aa):
globalb
b=.deep(aa)
a={1:1}
b={}
test(a)
printb

当然，你还可以用既不是global也不是local的局部作用域，那可以说叫闭包，但有些不好懂就不说了。。。

楼上的方法思想和第一种一样，但是没做深层拷贝，一层for循环没有递归实现了.，而不是.deep。。。

3. python复制字典为什么有单引号

Python定义了字典。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，python复制字典有单引号是因为Python定义了字典。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。

4. python字典浅复制问题

这个情况跟你设计有关系的，dict1['1']应该是一个list，然后dict2['1']是另外一个list。如果前面的list跟后面的list不是一个，或者没有的关系的话，修改dict1['1']不会影响dict2['1']。
如果dict1['1'][0]是一个list，然后dict2['1'][0]也指向这个list的话，修改dict1['1'][0]，dict2['1'][0]也会跟着变化。

5. python字典浅复制问题

浅复制只复制对象内存，dict1的内存里放了两个引用list1和list2分别指向两个列表对象x和y，将dict1的内存复制到dict2中，于是dict2中也有两个引用list3和list4分别指向两个列表对象x和y。list1和list3指向同一个列表对象x，而list2和list4指向同一个列表对象y。通过list1去修改列表对象x的内容，再通过list3去访问，结果当然是一致变化的。

6. python dict用法

dic= {key1 : value1, key2 : value2 }

字典也被称作关联数组或哈希表。下面是几种常见的字典属性：

1、dict.clear()

clear() 用于清空字典中所有元素（键-值对），对一个字典执行 clear() 方法之后，该字典就会变成一个空字典。

2、dict.()

() 用于返回一个字典的浅拷贝。

3、dict.fromkeys()

fromkeys() 使用给定的多个键创建一个新字典，值默认都是 None，也可以传入一个参数作为默认的值。

4、dict.get()

get() 用于返回指定键的值，也就是根据键来获取值，在键不存在的情况下，返回 None，也可以指定返回值。

5、dict.items()

items() 获取字典中的所有键-值对，一般情况下可以将结果转化为列表再进行后续处理。

6、dict.keys()

keys() 返回一个字典所有的键。

7. Python字典创建、基本操作以及常用方法

创建一个空字典自需要一对大括号即可,从已有的键-值对映射或关键字参数创建字典需要使用 dict 函数（类）

把一个列表转为字典，列表的每一项都是长度为2的序列。

还可使用 关键字实参 （**kwargs）来调用这个函数，如下所示：

字典的基本操作与序列十分相似：

字典与序列的不同：

方法 clear 删除所有的字典项（key-value）。

复制，得到原字典的一个新副本。

效果等同于调用 dict(d) 创建新字典。
() 执行的是 浅复制 ，若字典的值是一个可变对象，那么复制以后，相同一个键将关联到同一个对象，修改该对象，将同时修改两个字典。

模块中的函数deep 可执行深复制。

方法fromkeys 创建一个新字典，其中包含指定的键，且每个键对应的值都是None,或者可以提供一个i额默认值。

方法get 为访问字典项提供了宽松的环境。通常，如果你试图访问字典中没有的项，将引发错误,而get直接返回None,或者可设置默认返回值。

当字典中不存在指定键时， setdefault（k，v） 添加一个指定键-值对；且返回指定键所关联的值。

这三个方法返回值属于一种名为 字典视图 的特殊类型。字典视图可用于迭代。另外，还可确定其长度以及对其执行成员资格检查。

这三个方法自大的特点是不可变，当你的接口试图对其他用户提供一个只读字典，而不希望他们修改的时候，这三个方法是很有用的；而且当原字典发生改变时，这些方法返回的对象也会跟着改变。

方法 pop 可用于获取与指定键相关联的值，并将该键-值对从字典中删除。

popitem随机删除一个键-值对，并返回一个二维的元组 (key, value) ，因为字典是无序的，所以其弹出的顺序也是不确定的。
书上说，这个方法在大数据量时执行效率很高，但没有亲测。

方法update 使用一个字典中的项来更新另一个字典。

8. python字典的基本操作

python字典的基本操作如下：

查询字典

字典里面可以嵌套字典，嵌套列表。

9. Python3 & 浅拷贝与深拷贝

在Python中对象的赋值（=）其实就是对象的引用。即：当创建一个对象，把它赋值给另一个变量时，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。

Python中对象的拷贝分为：浅拷贝()和深拷贝(deep)。
浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，将原对象在内存中引用地址拷贝过来，然后让新的对象指向这个地址。可以使用“=”或列表自带的()函数(如list.()），或使用模块的()函数。

深拷贝：外围和内部元素都进行了拷贝对象本身，而不是引用。即把对象复制一遍，并且该对象中引用的其他对象也同时复制，完全得到一个新的一模一样的对象，对新对象里的值进行修改不会影响原有对象，新对象和原对象完全分离开。深拷贝只能使用模块中deep()函数，使用前要导入：from import deep。

Python中对象分为不可变对象 、可变对象。
不可变对象：一旦创建就不可修改的对象，例如：字符串、元组、数字
可变对象：可以修改的对象，例如：列表、字典。
其中Python中的切片可以应用于：列表、元组、字符串，但不能应用于字典。
而深浅拷贝，可应用于序列（列表、元组、字符串），也可应用于字典。
其中不可变对象，不管是深拷贝还是浅拷贝，地址值在拷贝后的值都是一样的。

以下以元组（不可变类型）为例

从上述示例可以看出：
不可变对象类型，没有被拷贝的说法，即便是用深拷贝，查看id的话也是一样的，如果对其重新赋值，也只是新创建一个对象，替换掉旧的而已。
所以不可变类型，不管是深拷贝还是浅拷贝，地址值和拷贝后的值都是一样的。

以下以列表（可变类型）为例
第一种方法：使用=号浅拷贝

输出结果：

第二种方法：使用浅拷贝

输出结果：

第三种方法：使用deep深拷贝

输出结果：

从上述示例可以看出：
=浅拷贝：值相等，地址相等
浅拷贝：值相等，地址不相等
deep深拷贝：值相等，地址不相等

总结：
1，深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间。
2，不可变类型的对象，对于深浅拷贝毫无影响，最终的地址值和值都是相等的。
3，可变类型的对象，使用=浅拷贝时， 值相等，地址相等，对新对象里的值进行修改同时会影响原有对象;使用浅拷贝时值相等，地址不相等;使用deep深拷贝时值相等，地址不相等。可以看出针对可变类型浅拷贝和deep深拷贝，对新对象里的值进行修改不会影响原有对象。

10. python深拷贝和浅拷贝的区别

浅拷贝是对一个对象父级（外层）的拷贝，并不会拷贝子级（内部），而深拷贝对一个对象是所有层次的拷贝（递归），内部和外部都会被拷贝过来。

使用浅拷贝的时候，分为两种情况。

第一种，如果最外层的数据类型是可变的，比如说列表，字典等，浅拷贝会开启新的地址空间去存放。