浅谈python中字典append 到list 后值的改变问题

概述看一个例子d={\'test\':1}d_test=dd_test[\'test\']=2printd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。

看一个例子

d={'test':1}d_test=dd_test['test']=2print 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

d={"@R_301_6889@":""}l=[]for i in xrange(5):  d["@R_301_6889@"]=i  l.append(d)print l

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

d={"@R_301_6889@":""}l=[]for i in xrange(5):  test=d.copy()  test["@R_301_6889@"]=i  l.append(test)print l

更新：

a={'q':1,'w':[]}b=a.copy()b['q']=2b['w'].append(123)print aprint 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

a={'q':1,'w':[]}b=a.copy()b['q']=2b['w']=[123]print aprint 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

import copya={'q':1,'w':[]}b=copy.deepcopy(a)

以上这篇浅谈python中字典append 到List 后值的改变问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程小技巧。

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