python篇 深拷贝与浅拷贝

• • 1.拷贝概念
  • • 1.2 相关知识点
  • 2.浅拷贝概念
  • 3.浅拷贝演示
  • 4.深拷贝概念
  • 5.深拷贝演示

如果各位捧场的读者老爷对python中‘’is‘’和‘’==‘’运算符的概念如我一样有些许了解的话，那应该知道当我们在将一个变量赋予另一个变量如“a = b ”时，如果b的值在小整型缓存区（-5~256）内，那么所谓的将b值赋值给a就只是引用同一个内存数据罢了。深拷贝浅拷贝有点类似于这个，“浅”字在这里的意思就是浅浅一层，仅能能拷贝对象的表层，而其子对象，就是直接拿来引用了，所谓深拷贝就是用递归的原理把其子对象也依次拷贝下来，这就是两者的区别。

百般口舌不如一证，下面举些小例子用以说明，如果基础较差的读者可以按情况点击下面链接查看笔记。

python篇 “is"和”=="
python篇 变量应用
python篇 面向对象

由上述定义可知，所谓浅拷贝即是只拷贝对象第一层而不拷贝其子对象。

对于列表的拷贝我们可以使用列表内置的copy方法，当然也可以使用copy模块的copy方法，都会讲到。废话不说了，开搞。

>>> ls1 = [1,2,3,4,5]
>>> ls2 = ls.copy()
>>> ls1
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> ls2
[1, 2, 3, 4, 5]

列表中的copy方法是浅拷贝，我们定义了ls1变量并赋值了一个列表对象，接着又把对象拷贝给了ls2,可以用内置方法id()查看拷贝后类ls1、ls2的内存地址，当然结果大家也应该知道浅拷贝是能拷贝对象第一层的，而非只是引用，所以内存地址必然不同。

>>> id(ls1)
744702724096
>>> id(ls2)
744702724160

故而在改变其中一个的值时另一个的值也不会改变

>>> ls1.append(6)
>>> ls1
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> ls2
[1, 2, 3, 4, 5]

但若是为需要拷贝的内容加上子对象呢？已经讲过子对象无法被浅拷贝所拷贝，这里我们就为ls1重新赋值加上一个列表子对象，再将其拷贝。

>>> ls1 = [1,2,3,[4,5,6]]
>>> ls2 = ls1.copy()
>>>> ls1
[1, 2, 3, [4, 5, 6]]
>>> ls2
[1, 2, 3, [4, 5, 6]]
>>> id(ls1)
744702725824
>>> id(ls2)
744702726080

如上面代码所示，第一层对象的拷贝是成功了的，但子对象…

>>> id(ls1[3])
744702460544
>>> id(ls2[3])
744702460544
>>>

就只是简单引用了，既然是引用的是同一个内存数据，那么我改变其中一个，另一个自然也要改变。

>>> ls1
[1, 2, 3, [4, 5, 6]]
>>> ls2
[1, 2, 3, [4, 5, 6]]
>>> ls1[3].append(9)
>>> ls1
[1, 2, 3, [4, 5, 6, 9]]
>>> ls2
[1, 2, 3, [4, 5, 6, 9]]
>>>

为了方便拷贝，python中提供了对象拷贝模块，copy模块
用import copy命令引入该模块

import copy

在copy模块下亦有一个copy方法（copy.copy）与列表自带的copy方法功能相同，也是浅拷贝，就不多加赘述了，只是提一下，因为深拷贝要用到

>>> ls = [1,2,3,[1,2,3],4]
>>> ls2 = ls.copy()
>>> id(ls2[3]) //第二层
375434153856
>>> id(ls[3])  //第二层
375434153856
>>> ls[3][2]=22222   //操作子对象
>>> ls
[1, 2, 3, [1, 2, 22222], 4]
>>> ls2
[1, 2, 3, [1, 2, 22222], 4]
>>> ls1 = copy.copy(ls)
>>> ls1
[1, 2, 3, [1, 2, 22222], 4]
>>> ls
[1, 2, 3, [1, 2, 22222], 4]
>>> id(ls)
375433973184
>>> id(ls[3])
375434153856
>>> id(ls1[3])
375434153856

由上述定义可知，所谓深拷贝即是拷贝对象并拷贝对象下的子对象。

我们已经了解了深拷贝的概念，现在具体使用，为了方便使用，我们这里也使用copy模块进行拷贝，而深拷贝的底层逻辑，是使用的递归原理完成拷贝，如果对递归概念不太了解可以点击下面的链接。
python篇 递归使用

下面介绍copy模块中另一个“copy”方法，也就是深拷贝方法：
copy.deepcopy，下面我们定义一个含有子对象的ls变量，并用深拷贝给ls1变量

>>> ls
[1, 2, 3, [1, 2, 22222], 4]
>>> ls1 = copy.deepcopy(ls)
>>> ls1
[1, 2, 3, [1, 2, 22222], 4]

同样用全局函数id查看其子对象内存地址，可知其子对象内存地址值不同，已完成拷贝，而非简单引用。

>>> id(ls[3])
744702914816
>>> id(ls1[3])
744702725824

理所应该的改变其中一个的子对象，另一个不会发生改变。

>>> ls
[1, 2, 3, [1, 2, 22222], 4]
>>> ls[3].append("哈哈哈")
>>> ls
[1, 2, 3, [1, 2, 22222, '哈哈哈'], 4]
>>> ls1
[1, 2, 3, [1, 2, 22222], 4]

下面做个小总：

一般需要拷贝对象的时候，一般建议大家使用拷贝为浅拷贝，只拷贝一层，效率会高一点，占用内存会少一点，如果需要完全分离就使用深拷贝；
特殊情况：不可变类型（元组，字符串），无论浅拷贝还是深拷贝都永远只有一份（引用）

出道题感兴趣的可以下去尝试:

元组中的元素是可变的，浅拷贝和深拷贝会发生啥？

>>> t = (1,2,[3,4,5])
>>> tt = copy.copy(t)
>>> ttt = copy.deepcopy(t)
>>> ttt = copy.deepcopy(t)
>>> t is tt
True
>>> t is ttt
False
>>>

答曰：会全数复制一份其不可变对象