【python】探索python中的深拷贝和浅拷贝的艺术之旅

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筋斗云
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深浅拷贝

Python 的所有变量其实都是指向内存中的对象的一个指针,所以所有的变量无类型限制,可以指向任意对象。指针的内存空间大小是与类型无关的,其内存空间只是保存了所指向数据的内存地址。
对象还分两类:一类是可修改的,一类是不可修改的。可修改(mutable)的类型叫做值类型,不可修改(immutable)类型叫做引用类型。
不可变(immutable)对象类型
int,float,decimal,complex,bool,str,tuple,range,frozenset,bytes
可变(mutable)对象类型
list,dict,set,bytearray,user-defined classes (unless specifically made immutable)
为了探索对象在内存的存储,我们可以求助于Python的内置函数id()。它用于返回对象的身份(唯一标识符,标识符是一个整数)其实,这里所谓的身份,就是该对象的内存地址。

浅拷贝

浅拷贝是按位拷贝对象,它会创建一个新对象,这个对象有着原始对象属性值的一份精确拷贝。如果属性是基本类型,拷贝的就是基本类型的值;
如果属性是内存地址(引用类型),拷贝的就是内存地址 ,因此如果其中一个对象改变了这个地址,就会影响到另一个对象。
即默认拷贝构造函数只是对对象进行浅拷贝复制(逐个成员依次拷贝),即只复制对象空间而不复制资源。

深拷贝

深拷贝会拷贝所有的属性,并拷贝属性指向的动态分配的内存。当对象和它所引用的对象一起拷贝时即发生深拷贝。
源对象与拷贝对象互相独立,其中任何一个对象的改动都不会对另外一个对象造成影响。深拷贝相比于浅拷贝速度较慢并且花销较大。

简单说就是:
浅拷贝只复制某个对象的引用,而不复制对象本身,新旧对象还是共享同一块内存。
深拷贝会创造一个一模一样的对象,新对象和原对象不共享内存,修改新对象不会改变原对对象。

在python中
浅拷贝(copy()):拷贝父对象,不会拷贝对象内部的子对象。
深拷贝(deepcopy()):是copy模块中的方法,完全拷贝了子对象和父对象

单纯的 = 赋值的话,针对可变类型,改变原数据,新数据也跟着变化,新数据完全引用旧数据地址

a = 100 b = a a = 200 print(b) 

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lst1 = [1,2,3] lst2 = lst1 lst1.append(4) print(lst2) 

浅拷贝代码解析

先导入copy模块

import copy 

模块.方法() 同名模块下的同名方法
方法一 (推荐)

lst1 = [1,2,3] lst2 = copy.copy(lst1) lst1.append(10) print(lst2) print(lst1) 

copy之后lst2就与lst1不在同一内存地址
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方法二

这个是列表内置的方法

lst1 = [1,2,3] lst2 = lst1.copy() lst1.append(11) print(lst1) print(lst2) 

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浅拷贝对二层以及更多层容器的拷贝,是拷贝的引用,当修改原数据,新数据也会变化
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深拷贝代码解析

把所有层级的容器元素都单独拷贝一份,放到独立的空间中

现象

lst1 = [1,2,3,[4,5,6]] lst2 = copy.copy(lst1) lst1[-1].append(77) lst1.append(8888) print(lst2) print(lst1) 

针对多层级容器,浅拷贝只拷贝第一层可变类型容器,内层容器仍然是引用,不做拷贝,如下,针对内层容器的修改,lst2是引用的lst1的地址,内容不变
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import copy lst1 = [1,2,3,[4,5,6]] lst2 = copy.deepcopy(lst1) lst1[-1].append(999) print(lst2) print(lst1) 

深拷贝把所有层级的容器中所有元素都单独拷贝一份,形成独立的空间,原数据跟新拷贝出来的数据不共享内存空间,修改原数据对新数据不会有影响
所以,为了满足拷贝后的数据不影响新数据,就用深拷贝
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其他容器的深拷贝

lst1 = (1,2,3,{"a":1,"b":[10,20]}) lst2 = copy.deepcopy(lst1) lst1[-1]["b"].append(30) print(lst1) print(lst2) 

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总结

浅拷贝:
只拷贝一级容器中的所有元素独立出一个单独的空间,针对多层容器,只拷贝了第一层容器,内层容器仍然是引用原数据
深拷贝:
把所有层级的容器中所有元素都单独拷贝一份,形成独立的空间

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