Курс Python → Python Поверхностное Копирование

Поверхностное копирование в Python создает новый объект или список, который содержит ссылки на те же элементы, что и исходный объект. Это означает, что при изменении элементов в исходном объекте, изменения будут отражены и в скопированном объекте. Для выполнения поверхностного копирования в Python можно использовать метод copy() для объектов и модуль copy для списков.

Например, если у нас есть список и мы хотим создать его поверхностную копию, мы можем использовать модуль copy:


import copy

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

print(original_list) # [1, 2, 3]
print(copied_list)   # [1, 2, 3]

original_list.append(4)

print(original_list) # [1, 2, 3, 4]
print(copied_list)   # [1, 2, 3]

В этом примере мы создаем копию списка original_list с помощью модуля copy. После изменения original_list и добавления элемента 4, мы видим, что только оригинальный список изменился, а скопированный остался без изменений.

Поверхностное копирование удобно в случаях, когда нужно создать независимую копию объекта или списка, но не требуется глубокое копирование всех вложенных элементов. Однако, следует помнить, что при изменении вложенных объектов или списков, изменения будут отражены как в оригинальном, так и в скопированном объекте.

Использование поверхностного копирования в Python помогает избежать неожиданных изменений в объектах и списках при работе с копиями. Это позволяет более эффективно управлять данными и избегать ошибок, связанных с неправильной работой с копиями объектов.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Конкатенация строковых литералов
  2. Комментарии в Python
  3. Протокол управления контекстом
  4. Тестирование модели в PyTorch
  5. Основы работы с os
  6. Объединение словарей в Python
  7. Применение функции к каждому элементу списка
  8. Создание Radio кнопок в tkinter
  9. Упрощенный вывод данных в Python
  10. Создание файла с проверкой ошибки
  11. Генераторы в Python
  12. Dict Comprehension в Python
  13. Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
  14. Инверсия списков и строк в Python
  15. Установка random seed в Python
  16. Сортировка HTML-элементов
  17. Декораторы в Python
  18. Работа с очередями в Python
  19. Colorama: окрашивание текста в Python
  20. Поиск HTML-элементов с BeautifulSoup
  21. Вложенные генераторы в Python
  22. Оптимизация сравнения в Python
  23. Списки: объединение, изменение
  24. Значения по умолчанию в Python
  25. Переопределение метода sub
  26. Отрицательные индексы списков
  27. Генерация случайных чисел в Python
  28. Функции в Python: создание и вызов
  29. Просмотр внешних файлов в %pycat
  30. Оператор @ для умножения матриц
  31. Работа с кортежами в Python
  32. Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
  33. Декораторы в Python
  34. Метод __index__ в Python
  35. Распаковка элементов массива
  36. Избегайте двойного подчеркивания
  37. Проверка класса объекта
  38. Преобразование регистра строк
  39. Вычисление времени выполнения
  40. Подписка на SelectelNews в Twitter
  41. Изменение IP-адреса в Python
  42. Метод join() для объединения строк
  43. Работа с часовыми поясами в Python.
  44. Очистка вывода в Python
  45. Управление памятью в Python
  46. Фильтрация входных данных в Python
  47. Проверка переменных окружения в Python
  48. JMESPath в Python
  49. Добавление вложенных списков
  50. Обновление и получение данных в SQLite

Marketello читают маркетологи из крутых компаний