看一个例子
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d={'test':1} d_test=d d_test['test']=2 print d |
如果你在命令行实践的话,会发现你改动的是d_test ,但是d 也跟着改变了。
通常这和我们期待的不一样。
Why?
因为字典d 是一个object ,而d_test=d并没有真正的将该字典在内存中再次创建。只是指向了相同的object。这也是python 提高性能,优化内存的考虑。
实际场景
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d={"name":""} l=[] for i in xrange(5): d["name"]=i
l.append(d)
print l |
C:\Python27\python.exe D:/py/aliexpress/test.py
[{'name': 4}, {'name': 4}, {'name': 4}, {'name': 4}, {'name': 4}]
loop 后可能跟你想要的结果并不相同。
即使append到list 中,但是,list中存放的也是一个对象,或者说是字典的地址。而非内存中真正的存储空间。
使用 .copy()方法。可以创建一个新的独立的字典
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d={"name":""} l=[] for i in xrange(5): test=d.copy()
test["name"]=i
l.append(test)
print l |
C:\Python27\python.exe D:/py/aliexpress/test.py
[{'name': 0}, {'name': 1}, {'name': 2}, {'name': 3}, {'name': 4}]
更新:
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a={'q':1,'w':[]} b=a.copy() b['q']=2 b['w'].append(123) print a print b |
这个时候发现a中'q'的值不会变化但是其列表中的值还是发生了改变
因为copy是浅层次copy
但是这里有个track
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a={'q':1,'w':[]} b=a.copy() b['q']=2 b['w']=[123] print a print b |
直接赋值的话,则不会改变a中的结构(多半是append这个方法的关系)
深层次的copy
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import copy a={'q':1,'w':[]} b=copy.deepcopy(a) |