python 深浅拷贝

发布时间:2022-05-07 09:41:44 人气:73 作者:多测师

  copy浅拷贝,没有拷贝子对象,所以原始数据改变,子对象会改变

  深拷贝,包含对象里面的自对象的拷贝,所以原始对象的改变不会造成深拷贝里任何子元素的改变

  import copy

  a = [1,23,66,[6,8]]

  d = a

  b = copy.copy(a)

  c = copy.deepcopy(a)

  a.append(99)#[1, 23, 66, [6, 8], 99] [1, 23, 66, [6, 8]] [1, 23, 66, [6, 8]] [1, 23, 66, [6, 8], 99]

  print(a,b,c,d)

  a[3].append(88)#[1, 23, 66, [6, 8, 88], 99] [1, 23, 66, [6, 8, 88]] [1, 23, 66, [6, 8]] [1, 23, 66, [6, 8, 88], 99]

  print(a,b,c,d)

  垃圾回收机制

  一. Python内部使用引用计数机制, 来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数. 一个对象分配一个新名称,然后将其放入到一个容器中(如列表, 元祖, 字典), 这样这个计数就增加. 当我们使用delect删除语句对对象别名进行删除或者,引用超过了这个作用域,或者被重新复制的时候,引用的计数会减少.对于不可变数据(数字,字符串)解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存.sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数

python 深浅拷贝

  二. 这个垃圾回收机制呢, 就是当一个对象的引用计数归零时,他就会被垃圾回收机制处理掉 ,当两个对象相互引用的时候, del语句可以减少 引用次数并销毁引用底层对象的名称, 由于每个对象都包含一个对其他对象的引用, 因此引用计数不会归零, 对象也不会销毁,为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。

  三.内存池机制

  Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

  1,Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。

  2,Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。

  3,对于Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

  哈希

  Hash(哈希) 一般译为“散列”,它是一种加密过的存储结构。它将任意长度的输入,通过散列算法,转换成固定长度的输出。而这个输出就是散列的值。并且,这个转换过程是一种压缩映射,所以,散列值的空间远小于输入值的空间。另外,不同的输入可能会散列出相同的输出,所以不能从散列值来确定其输入值是什么。hash应用中一个简单的例子就是短链接。短链接是一个hash后的散列值,它的输入值就是原始链接。首先,我们拿到一个原始链接,到一个具有hash功能的服务器上,做hash转换,得到一个散列值,这个值就是短链接的值。前面说到过,散列值会远小于输入值,所以短链接比原链接字符长度小了许多。然后,再将这个短链接与原链接存到服务器上的数据库中,形成映射关系。当有人访问服务器上的短链接时,只需要从映射关系中找到原始链接,即可跳转到原始链接。

  Hash 的一个特点就是性能好,查询起来很快。它是一种以空间换取时间的方案。

  简单说,如果一个对象是可哈希的, 那么生命周期内这个对象不可变,如:int,float,string, tuple.

  反之, 不可哈希的对象可变, 像lsit, dict, set.

  以上内容为大家介绍了python 深浅拷贝,希望对大家有所帮助,如果想要了解更多Python相关知识,请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/


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