我设置了dict2 = dict1。当我编辑dict2时,原来的dict1也改变了。为什么?
>>> dict1 = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
>>> dict2 = dict1
>>> dict2["key2"] = "WHY?!"
>>> dict1
{'key2': 'WHY?!', 'key1': 'value1'}
我设置了dict2 = dict1。当我编辑dict2时,原来的dict1也改变了。为什么?
>>> dict1 = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
>>> dict2 = dict1
>>> dict2["key2"] = "WHY?!"
>>> dict1
{'key2': 'WHY?!', 'key1': 'value1'}
当前回答
Dict2 = dict1不复制字典。它只是为程序员提供了另一种方法(dict2)来引用同一个字典。
其他回答
另一种更简洁的方法是使用json。参见下面的代码
>>> a = [{"name":"Onkar","Address": {"state":"MH","country":"India","innerAddress":{"city":"Pune"}}}]
>>> b = json.dumps(a)
>>> b = json.loads(b)
>>> id(a)
2334461105416
>>> id(b)
2334461105224
>>> a[0]["Address"]["innerAddress"]["city"]="Nagpur"
>>> a
[{'name': 'Onkar', 'Address': {'state': 'MH', 'country': 'India', 'innerAddress': {'city': 'Nagpur'}}}]
>>> b
[{'name': 'Onkar', 'Address': {'state': 'MH', 'country': 'India', 'innerAddress': {'city': 'Pune'}}}]
>>> id(a[0]["Address"]["innerAddress"])
2334460618376
>>> id(b[0]["Address"]["innerAddress"])
2334424569880
要创建另一个字典,请在同一个字典对象上执行json.dumps()和json.loads()。你将有单独的字典对象。
深度和简单的记忆方法:
当你执行dict2 = dict1时,dict2指向dict1。dict1和dict2都指向内存中的相同位置。这只是在python中使用可变对象时的正常情况。当你在python中使用可变对象时,你必须小心,因为它很难调试。
你不应该使用dict2 = dict1,而是应该使用python的copy模块中的copy(浅拷贝)和deepcopy方法来分离dict2和dict1。
正确的做法是:
>>> dict1 = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
>>> dict2 = dict1.copy()
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> dict2["key2"] = "WHY?"
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': 'WHY?'}
>>> dict1
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> id(dict1)
140641178056312
>>> id(dict2)
140641176198960
>>>
正如您可以看到的,dict1和dict2的id是不同的,这意味着它们都指向/引用内存中的不同位置。
此解决方案适用于具有不可变值的字典,但不适用于具有可变值的字典。
Eg:
>>> import copy
>>> dict1 = {"key1" : "value1", "key2": {"mutable": True}}
>>> dict2 = dict1.copy()
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': {'mutable': True}}
>>> dict2["key2"]["mutable"] = False
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': {'mutable': False}}
>>> dict1
{'key1': 'value1', 'key2': {'mutable': False}}
>>> id(dict1)
140641197660704
>>> id(dict2)
140641196407832
>>> id(dict1["key2"])
140641176198960
>>> id(dict2["key2"])
140641176198960
你可以看到,尽管我们对dict1应用了copy,但在dict2和dict1上,mutable的值都被更改为false,尽管我们只在dict2上更改了它。这是因为我们改变了dict1中可变dict部分的值。当我们在dict上应用复制时,它只会做一个浅复制,这意味着它将所有不可变的值复制到一个新的dict中,而不复制可变的值,但它会引用它们。
最终的解决方案是对dict1进行深度复制,以完全创建一个包含复制的所有值(包括可变值)的新dict。
>>>import copy
>>> dict1 = {"key1" : "value1", "key2": {"mutable": True}}
>>> dict2 = copy.deepcopy(dict1)
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': {'mutable': True}}
>>> id(dict1)
140641196228824
>>> id(dict2)
140641197662072
>>> id(dict1["key2"])
140641178056312
>>> id(dict2["key2"])
140641197662000
>>> dict2["key2"]["mutable"] = False
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': {'mutable': False}}
>>> dict1
{'key1': 'value1', 'key2': {'mutable': True}}
正如您所看到的,id是不同的,这意味着dict2完全是一个新的dict,其中包含dict1中的所有值。
当你想改变任何可变值而不影响原始字典时,需要使用Deepcopy。如果不是,你可以使用浅拷贝。Deepcopy很慢,因为它递归地复制原始字典中的任何嵌套值,还需要额外的内存。
如果你的字典是映射类型,你不能.copy()它,但你可以
dict2 = dict1 | {}
它有点模糊,与copy.copy(dict1)相比,我不能说它的性能如何,但它非常简洁。
Dict1是一个引用底层字典对象的符号。将dict1赋值给dict2只是赋值相同的引用。通过dict2符号更改键的值将更改底层对象,这也会影响dict1。这很令人困惑。
推断不可变值比推断引用要容易得多,所以尽可能地复制:
person = {'name': 'Mary', 'age': 25}
one_year_later = {**person, 'age': 26} # does not mutate person dict
这在语法上是相同的:
one_year_later = dict(person, age=26)
起初,这也让我感到困惑,因为我来自C语言背景。
在C语言中,变量是内存中具有已定义类型的位置。对变量赋值会将数据复制到变量的内存位置。
但在Python中,变量更像是指向对象的指针。因此,将一个变量赋值给另一个变量并不会产生复制,它只是使变量名指向相同的对象。