python深浅拷贝问题

Python中，对象的赋值，拷贝（深/浅拷贝）之间是有差异的，如果使用的时候不注意，就可能产生意外的结果。

下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别。

一、对象赋值

　　又叫变量对对象的引用

li=["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
new_li=li

print(id(li)) #1369658120136
print([id(ele) for ele in li]) #[1369692104328, 1511377424, 1369692110600]

print(id(new_li)) #1369658120136
print([id(ele) for ele in new_li]) #[1369692104328, 1511377424, 1369692110600]

　　可以看出li赋值给了new_li，同时，new_li是引用了li的内存地址

　　当对数据做修改的操作时：

　　1、经本人多次试验考证，发现对象赋值，不论多么复杂的数据结构，你对任意数据做了修改之后，都会影响到另一个

　　2、而且，若数据为可变数据类型，修改数据后，内存地址都不会变

　　3、若为不可变数据类型，修改数据后，会替换掉旧的对象，即内存地址会发生改变　

li=["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
new_li=li

print([id(ele) for ele in li]) #[1925751432840, 1511377424, 1925751446472]

li[0] = "Wilber"
li[1] = 22
li[2].append("CSS")

print ([id(ele) for ele in li]) #[1925751447768, 1511377232, 1925751446472]

二、浅拷贝

import copy
li=["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript",[
    {'mm':1},
    {'mm':2},
    {1,2,3}
]]]
new_li=copy.copy(li)

print([id(ele) for ele in li]) #[1474180867888, 1511377424, 1474180874120]
print([id(ele) for ele in new_li]) #[1474180867888, 1511377424, 1474180874120]

new_li[0] = "Wilber"
new_li[1] = 22
new_li[2].append("CSS")
new_li[2][3][0]='xx'
new_li.append('sss')

print (li) #['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', ['xx', {'mm': 2}, {1, 2, 3}], 'CSS']]
print ([id(ele) for ele in li]) #[1474180867888, 1511377424, 1474180874120]

print (new_li) #['Wilber', 22, ['Python', 'C#', 'JavaScript', ['xx', {'mm': 2}, {1, 2, 3}], 'CSS'], 'sss']
print ([id(ele) for ele in new_li]) #[1474180883040, 1511377232, 1474180874120]

　　可以看出浅拷贝只拷贝了最外面一层的数据，当对最外面一层做改动时，不会影响到另一个，但是对套在里面的数据做改动就会影响到另外一个。

　　注：切片的效果和浅拷贝一样

三、深拷贝

import copy
li=["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript",[
    {'mm':1},
    {'mm':2},
    {1,2,3}
]]]
new_li=copy.deepcopy(li)

print([id(ele) for ele in li]) #[1609895241352, 1511377424, 1609895247752]
print([id(ele) for ele in new_li]) #1609895241352, 1511377424, 1609895247816]

new_li[0] = "Wilber"
new_li[1] = 22
new_li[2].append("CSS")
new_li[2][3][0]='xx'
new_li.append('sss')

print (li) #['Will', 22, ['Python', 'C#', 'JavaScript', [{'mm': 1}, {'mm': 2}, {1, 2, 3}]]]
print ([id(ele) for ele in li]) #[1609895241352, 1511377232, 1609895247752]

print (new_li) #['Wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', ['xx', {'mm': 2}, {1, 2, 3}], 'CSS'], 'sss']
print ([id(ele) for ele in new_li]) #[1609895256448, 1511377424, 1609895247816, 1609895256728]

　　会发现深拷贝对每一层数据都做了拷贝，即对任一数据做了改动，都不会影响到另一个。

四、总结

　　1、对象赋值是对对象内存地址的引用，它代表原始对象，所以不论对哪一个做了改动，都会影响到另外一个

　　2、copy.copy()浅拷贝，只对第一层元素进行拷贝

　　3、若想复制一个容器对象及里面的所有元素（包含元素的子元素），可以使用copy.deepcopy()进行深拷贝

　　4、对于非容器类型（如数字、字符串、等不可变类型的对象）没有被拷贝一说