简述Python的深浅拷贝以及应用场景?_Python培训入门

　　在Python中，深拷贝(deep copy)和浅拷贝(shallow copy)是用于复制数据结构(如列表、字典等)的两种方式，它们有不同的特点和适用场景。

　　1.浅拷贝(Shallow Copy)

　　浅拷贝创建一个新的数据结构，然后将原始数据结构中的元素(如列表中的元素)复制到新的数据结构中。然而，新的数据结构中的元素仍然是原始数据结构中元素的引用(指针)，而不是实际的新对象。这意味着在浅拷贝中，新的数据结构和原始数据结构共享一部分内存，因此修改新的数据结构中的元素可能会影响原始数据结构中的元素。

　　使用场景：当我们只需要复制数据结构的第一层，并且不想在新的数据结构中做任何修改会影响原始数据结构时，可以使用浅拷贝。

　　我们可以使用copy模块的copy()函数或者数据结构的构造方法(如list()、dict()等)进行浅拷贝。

import copy

original_list = [1, 2, [3, 4]]
shallow_copied_list = copy.copy(original_list)

　　2.深拷贝(Deep Copy)

　　深拷贝创建一个全新的数据结构，同时递归复制原始数据结构中的所有元素及其子元素，以及子元素的子元素，以此类推。这意味着深拷贝生成的数据结构与原始数据结构完全独立，修改新的数据结构中的任何元素都不会影响原始数据结构。

　　使用场景：当我们需要完全独立的数据结构副本，以便在副本上做任何修改而不影响原始数据结构时，应使用深拷贝。

　　我们可以使用copy模块的deepcopy()函数进行深拷贝。

import copy

original_list = [1, 2, [3, 4]]
deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)

　　需要注意的是，深拷贝可能会在某些情况下引起性能问题，因为它需要递归复制整个数据结构及其所有子元素。在选择深拷贝或浅拷贝时，要根据具体情况考虑内存和性能方面的因素。