Python基础【3】:Python中的深浅拷贝解析

深浅拷贝

在研究Python的深浅拷贝区别前需要先弄清楚以下的一些基础概念：

变量--引用--对象（可变对象，不可变对象）

切片（序列化对象）--拷贝（深拷贝，浅拷贝）

我是铺垫~

一、【变量--引用--对象】：

Python中一切皆对象，甚至连type本身都是type对象。

  1 >>> type(type(n1))

  2 <class 'type'>

Python中的变量不同于与Java/c/c++不同，它是对象的引用，是动态型变量，数据类型无须提前声明，变量类型是根据对象的类型动态变化。

例如运行n=9，Python内部先在内存中找块地址来存储9，n只是对这个对象的引用，或者说将指针指向这个对象。

这里的整数对象9包含了两层含义：

1、数值为9

2、一个头部信息，告诉Python这是个int对象【可理解为一个指向int类型的指针】

小结：

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，用来存储值；

引用是在变量赋值时自动形成的变量到对象的指针。

再来看下面的例子：

  1 >>> a = 3

  2 >>> b = a

  3 >>> id(a);id(b)

  4 1627390480

  5 1627390480

  6 >>> del a

  7 >>> b

  8 3   >>> a = 5   >>> b   3

可以看出，a和b共享引用，指向同一个内存地址(其id完全相同)，所以将变量a删除或者将a赋值为4，都对变量b的数值无影响。

上面的例子有一个局限，就是数值类型对象是不可改变的，如果换成列表和元组对象呢？

二、【可变对象--不可变对象】

Python中的可变对象：可以修改的对象，列表和字典。

Python中的不可变对象：一旦创建就不可以修改的对象，字符串、元组、整数。

  1 >>> L1 = [2,3,4]

  2 >>> L2 = L1

  3 >>> L2

  4 [2, 3, 4]

  5 >>> L1= [5,6]

  6 >>> L2

  7 [2, 3, 4]

  8 >>> L1  = [1,2,3]

  9 >>> L2 = L1

 10 >>> L1[0] = 99

 11 >>> L1;L2

 12 [99, 2, 3]

 13 [99, 2, 3]

 14 #因为对象本身变了

如此一来，可变对象的变量共享引用就可能会有问题了（原本对源变量的修改，一不小心影响了其他的变量引用）。所以针对这种情景，才有了深浅copy。

那么如果不想改变上面L2的值有两种作法：切片和copy模块。

  1 >>> L1

  2 [99, 2, 3]

  3 >>> L2 = L1[:]

  4 >>> L1,L2

  5 ([99, 2, 3], [99, 2, 3])

  6 >>> id(L1);id(L2)

  7 3089554433480

  8 3089554433992

  9 >>> L1[0] = 100

 10 >>> L1;L2

 11 [100, 2, 3]

 12 [99, 2, 3]

拷贝

切片技术的应用范围：序列对象，即列表、字符串、元组。

注：序列是一类基本数据类型(字符串/列表/元组)的统称，这些数据类型都含有一些共同的特性。

切片不能应用于字典，对于字典只有dic.copy()方法和dic.deepcopy()方法。

  1 >>> dic = {'name':'bolen','age':18}

  2 >>> [item for item in dir(dic) if not item.startswith('__')]

  3 ['clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']

  4

  5 #上面的语法和三元运算一样，x = 1 if n >2 else 3（或x = [2,1][n>2]），都是Python中的语法糖。

  1 >>> import copy

  2 >>> L3 = copy.copy(L1)

  3 >>> L4 = copy.deepcopy(L1)

  4 >>>

上面铺垫了这么多，就是想说深浅拷贝，既可应用于序列对象也可用于字典。

【浅拷贝】

浅拷贝只拷贝顶层对象或者说父级对象。

【深拷贝】

深拷贝是拷贝所有对象，包括顶级对象和镶套对象，或者说拷贝所有父对象和子对象。

闲言少叙，show code:

  1 >>> n1

  2 {'k1': 'lilei', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123}

  3 >>> n4 = n1

  4 >>> n2= copy.copy(n1)

  5 >>> n3 = copy.deepcopy(n1)

  6 >>> n1;n2;n3;n4

  7 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123}

  8 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123}

  9 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123}

 10 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123}

 11 >>> id(n1);id(n2);id(n3);id(n4)

 12 3089553992072

 13 3089554432904

 14 3089554359368

 15 3089553992072

 16 #深浅拷贝内存地址和源对象都不一样。

 17 >>> n1['k1'] = 'bolen'

 18 >>> n1;n2;n3;n4

 19 {'k1': 'bolen', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123}

 20 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123}

 21 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123}

 22 {'k1': 'bolen', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123}

 23 >>> n1['k3'][1]=789

 24 >>> n1;n2;n3;n4

 25 {'k1': 'bolen', 'k3': ['yy', 789], 'k2': 123}

 26 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 789], 'k2': 123}

 27 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123}

 28 {'k1': 'bolen', 'k3': ['yy', 789], 'k2': 123}

 29 #当有多层镶套时，源对象改变后，浅拷贝和共享引用的值都变了，而深拷贝没有变。

【总结】

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

巴特西

Python基础【3】:Python中的深浅拷贝解析

深浅拷贝

我是铺垫~

拷贝

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