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python深拷贝函数 python浅拷贝与深拷贝

Python对象的拷贝

Python赋值操作或函数参数传递,传递的永远是对象引用(即内存地址),而不是对象内容。在Python中一切皆对象,对象又分为可变(mutable)和不可变(immutable)两种类型。对象拷贝是指在内存中创建新的对象,产生新的内存地址。当顶层对象和它的子元素对象全都是immutable不可变对象时,不存在被拷贝,因为没有产生新对象。浅拷贝(Shallow Copy),拷贝顶层对象,但不会拷贝内部的子元素对象。深拷贝(Deep Copy),递归拷贝顶层对象,以及它内部的子元素对象。

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Python中一切皆对象,对象就像一个塑料盒子, 里面装的是数据。对象有不同类型,例如布尔型和整型,类型决定了可以对它进行的操作。现实生活中的"陶器"会暗含一些信息(例如它可能很重且易碎,注意不要掉到地上)。

对象的类型还决定了它装着的数据是允许被修改的变量(可变的mutable)还是不可被修改的常量(不可变的immutable)。你可以把不可变对象想象成一个透明但封闭的盒子:你可以看到里面装的数据,但是无法改变它。类似地,可变对象就像一个开着口的盒子,你不仅可以看到里面的数据,还可以拿出来修改它,但你无法改变这个盒子本身,即你无法改变对象的类型。

对象拷贝是指在内存中创建新的对象,产生新的内存地址。

浅拷贝(Shallow Copy),拷贝顶层对象,但不会拷贝内部的子元素对象。

2.1.1. 顶层是mutable,子元素全是immutable

当顶层对象是mutable可变对象,但是它的子元素对象全都是immutable不可变对象时,如[1, 'world', 2]

① 创建列表对象并赋值给变量a

② 导入copy模块,使用copy.copy()函数浅拷贝a,并赋值给变量b

③ 修改变量a的子元素a[0] = 3,由于整数是不可变对象,所以并不是修改1变为3,而是更改a[0]指向对象3

当顶层对象是 mutable可变对象 ,但子元素也存在 mutable可变对象 时,如 [1, 2, ['hello','world']]

① 浅拷贝 copy.copy() 只拷贝了顶层对象,没有拷贝子元素对象['hello','world'],即a[2]和b[2]指向同一个列表对象

② 修改a[2][1] = 'china',则b[2][1] = 'china'

当顶层对象是immutable不可变对象,同时它的子元素对象也全都是immutable不可变对象时,如(1, 2, 3)

变量a与变量b指向的是同一个元组对象,没有拷贝

当顶层对象是immutable不可变对象时,但子元素存在mutable可变对象时,如(1, 2, ['hello','world'])

变量a与变量b指向的是相同的元组对象,并且a[2]与b[2]指向同一个列表,所以修改a[2][1]会影响b[2][1]

深拷贝(Deep Copy),递归拷贝顶层对象,以及它内部的子元素对象

当顶层对象是mutable可变对象,但是它的子元素对象全都是immutable不可变对象时,如[1, 'world', 2]

变量a与变量b指向不同的列表对象,修改a[0]只是将列表a的第一个元素重新指向新对象,不会影响b[0]

当顶层对象是mutable可变对象,但子元素也存在mutable可变对象时,如[1, 2, ['hello','world']]

深拷贝既拷贝了顶层对象,又递归拷贝了子元素对象,所以a[2]与b[2]指向了两个不同的列表对象(但是列表对象的子元素初始指定的字符串对象一样),修改a[2][1] = 'china'后,它重新指向了新的字符串对象(内存地址为140531581905808),不会影响到b[2][1]

当顶层对象是immutable不可变对象,同时它的子元素对象也全都是immutable不可变对象时,如(1, 2, 3)

变量a与变量b指向的是同一个元组对象,不存在拷贝

当顶层对象是immutable不可变对象时,但子元素存在mutable可变对象时,如(1, 2, ['hello','world'])

变量a与变量b指向的是不同的元组对象,同时a[2]与b[2]指向不同的列表对象,所以修改a[2][1]不会影响b[2][1]

使用=是赋值,即将列表对象的引用也赋值给变量b,可以将列表对象想像成一个盒子,变量a相当于这个盒子上的标签,执行b = a后,相当于再在这个盒子上贴上b标签,a和b实际上指向的是同一个对象。因此,无论我们是通过a还是通过b来修改列表的内容,其结果都会作用于双方。

b/c/d都是a的复制,它们都指向了不同的列表对象,但是没有拷贝子元素,a[2]和b[2]/c[2]/d[2]指向同一个列表, 相当于浅拷贝的效果

使用分片[:]操作,a和b其实是指向同一个元组,而且没有拷贝子元素,a[2]和b[2]也指向同一个列表,相当于浅拷贝的效果

同列表类似,可以使用字典的copy()函数或者转换函数dict()

变量a与变量b/c指向不同的字典,但是没有拷贝子元素,a['jobs']和b['jobs']/c['jobs']指定同一个列表, 相当于浅拷贝的效果

同列表类似,可以使用集合的copy()函数或者转换函数set()

变量a与变量b/c指向不同的集合,而集合的元素必须是hashable,所以修改集合a不会影响到b/c

python深拷贝和浅拷贝的区别

浅拷贝是对一个对象父级(外层)的拷贝,并不会拷贝子级(内部),而深拷贝对一个对象是所有层次的拷贝(递归),内部和外部都会被拷贝过来。

使用浅拷贝的时候,分为两种情况。

第一种,如果最外层的数据类型是可变的,比如说列表,字典等,浅拷贝会开启新的地址空间去存放。

第二种,如果最外层的数据类型是不可变的,比如元组,字符串等,浅拷贝对象的时候,还是引用对象的地址空间。

深拷贝也分两种情况:

第一种,最外层数据类型可变。这个时候,内部和外部的都会拷贝过来。

第二种,外层数据类型不可变,如果里面是可变数据类型,会新开辟地址空间存放。如果内部数据类型不可变,才会如同浅拷贝一样,是对地址的引用。

Python中的赋值,浅拷贝和深拷贝的区别

赋值(=),就是创建了对象的一个新的引用,修改其中任意一个变量都会影响到另一个。

浅拷贝:创建一个新的对象,但它包含的是对原始对象中包含项的引用(如果用引用的方式修改其中一个对象,另外一个也会修改改变){1,完全切片方法;2,工厂函数,如list();3,copy模块的copy()函数}

深拷贝:创建一个新的对象,并且递归的复制它所包含的对象(修改其中一个,另外一个不会改变){copy模块的deep.deepcopy()函数}

Python3 & 浅拷贝与深拷贝

在Python中对象的赋值(=)其实就是对象的引用。即:当创建一个对象,把它赋值给另一个变量时,python并没有拷贝这个对象,只是拷贝了这个对象的引用而已。

Python中对象的拷贝分为:浅拷贝(copy)和深拷贝(deepcopy)。

浅拷贝:拷贝了最外围的对象本身,内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是,将原对象在内存中引用地址拷贝过来,然后让新的对象指向这个地址。可以使用“=”或列表自带的copy()函数(如list.copy()),或使用copy模块的copy()函数。

深拷贝:外围和内部元素都进行了拷贝对象本身,而不是引用。即把对象复制一遍,并且该对象中引用的其他对象也同时复制,完全得到一个新的一模一样的对象,对新对象里的值进行修改不会影响原有对象,新对象和原对象完全分离开。深拷贝只能使用copy模块中deepcopy()函数,使用前要导入:from copy import deepcopy。

Python中对象分为不可变对象 、可变对象。

不可变对象:一旦创建就不可修改的对象,例如:字符串、元组、数字

可变对象:可以修改的对象,例如:列表、字典。

其中Python中的切片可以应用于:列表、元组、字符串,但不能应用于字典。

而深浅拷贝,可应用于序列(列表、元组、字符串),也可应用于字典。

其中不可变对象,不管是深拷贝还是浅拷贝,地址值在拷贝后的值都是一样的。

以下以元组(不可变类型)为例

从上述示例可以看出:

不可变对象类型,没有被拷贝的说法,即便是用深拷贝,查看id的话也是一样的,如果对其重新赋值,也只是新创建一个对象,替换掉旧的而已。

所以不可变类型,不管是深拷贝还是浅拷贝,地址值和拷贝后的值都是一样的。

以下以列表(可变类型)为例

第一种方法:使用=号浅拷贝

输出结果:

第二种方法:使用copy浅拷贝

输出结果:

第三种方法:使用deepcopy深拷贝

输出结果:

从上述示例可以看出:

=浅拷贝:值相等,地址相等

copy浅拷贝:值相等,地址不相等

deepcopy深拷贝:值相等,地址不相等

总结:

1,深浅拷贝都是对源对象的复制,占用不同的内存空间。

2,不可变类型的对象,对于深浅拷贝毫无影响,最终的地址值和值都是相等的。

3,可变类型的对象,使用=浅拷贝时, 值相等,地址相等,对新对象里的值进行修改同时会影响原有对象;使用copy浅拷贝时值相等,地址不相等;使用deepcopy深拷贝时值相等,地址不相等。可以看出针对可变类型copy浅拷贝和deepcopy深拷贝,对新对象里的值进行修改不会影响原有对象。


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