**Python中的深拷贝和浅拷贝详解

Python中的深拷贝和浅拷贝详解

 

这篇文章主要介绍了Python中的深拷贝和浅拷贝详解,本文讲解了变量-对象-引用、可变对象-不可变对象、拷贝等内容。

 

要说清楚Python中的深浅拷贝，需要搞清楚下面一系列概念:

变量-引用-对象(可变对象，不可变对象)-切片-拷贝(浅拷贝，深拷贝)

 

【变量-对象-引用】

在Python中一切都是对象，比如说:3, 3.14, 'Hello', [1,2,3,4],{'a':1}......

甚至连type其本身都是对象，type对象

Python中变量与C/C++/Java中不同，它是指对象的引用，Python是动态类型，程序运行时候，会根据对象的类型
来确认变量到底是什么类型。

单独赋值： 比如说：

代码如下:

>>> a = 3

在运行a=3后，变量a变成了对象3的一个引用。在内部，变量事实上是到对象内存空间的一个指针

因为Python的变量不过是对象的引用，或指向对象的指针，因此在程序中可以经常改变变量引用

 代码如下:

>>> x = 42      #变量绑定到整型对象
>>> x = 'Hello' #现在又成了字符串
>>> x = [1,2,3] #现在又成了列表

专业表述如下:

变量是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接的空间
对象是被分配的一块内存，存储其所代表的值
引用是自动形成的从变量到对象的指针
特别注意: 类型属于对象，不是变量

比如像刚才的a=3, 整数对象3包含了两重信息
1.值为3
2.一个头部信息：告诉Pthyon，这是个整数对象[相当于一个指向int的指针]

共享引用: 比如说：

 代码如下:

>>> a = 3
>>> b = a

在运行赋值语句b = a之后，变量a和变量b指向了同一个对象的内存空间.

 

从上图可以看到，a和b，其id完全一样，指向同一个整数对象3，或者说同一块内存

如果删掉a后, 不会影响b

拷贝概念的引入就是针对:可变对象的共享引用潜在的副作用而提出的.

【可变对象-不可变对象】
在Python中不可变对象指：一旦创建就不可修改的对象，包括字符串，元祖，数字
在Python中可变对象是指：可以修改的对象，包括：列表、字典
上面说的a,b都是整数，整数是不可变对象，如果是可变对象的话，就是另外一回事了。

代码如下:

>>> L1 = [2,3,4]      #L1变量指向的是一个可变对象:列表 
>>> L2 = L1           #将L1值赋给L2后，两者共享引用同一个列表对象[1,2,3,4] 
>>> L1[0] = 200       #因为列表可变，改变L1中第一个元素的值 
>>> L1; L2            #改变后，L1，L2同时改变，因为对象本身值变了 
[200, 3, 4] 
[200, 3, 4] 

如果不想改变列表L2的值，有两种方法:切片 和 copy模块

复制代码 代码如下:

>>> L1 = [2,3,4]  
>>> L2 = L1 
>>> id(L1);id(L2)     #共享引用一个可变对象 
45811784L 
45811784L 
>>> L2 = L1[:]        #切片操作 
>>> id(L1);id(L2)     #切片后，对象就不一样了 
45811784L 
45806920L 
>>> L1[0] = 200 
>>> L1;L2             #L1发生改变，L2没有变化 
[200, 3, 4] 
[2,   3, 4] 

【拷贝】
1. 切片技术应用于所有的序列，包括：列表、字符串、元祖
   >>>但切片不能应用于字典。对字典只能使用D.copy()方法或D.deepcopy()方法.

2. 深浅拷贝，即可用于序列，也可用于字典

代码如下:

   >>> import copy
   >>> X = copy.copy(Y)      #浅拷贝：只拷贝顶级的对象，或者说：父级对象
   >>> X = copy.deepcopy(Y)  #深拷贝：拷贝所有对象，顶级对象及其嵌套对象。或者说：父级对象及其子对象

如果字典只有顶级对象:

 

如果字典中嵌套对象:

【结论】

深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间
如果源对象只有一级目录的话，源做任何改动，不影响深浅拷贝对象
如果源对象不止一级目录的话，源做任何改动，都要影响浅拷贝，但不影响深拷贝

序列对象的切片其实是浅拷贝，即只拷贝顶级的对象