python浅拷贝与深拷贝使用方法详解

时间:2022-11-10 Python热爱者人气:0

浅拷贝和深拷贝在面试和日常的开发中都会经常遇到

我们就从对象赋值、浅拷贝、深拷贝三个方面来讲

一、对象赋值

In [1]:
list1 = [1, 2, ['a', 'b']]
list2 = list1
print(list1)
print(list2)
[1, 2, ['a', 'b']]
[1, 2, ['a', 'b']]
In [2]:
list1[0] = 3
print(list1)
print(list2)
[3, 2, ['a', 'b']]
[3, 2, ['a', 'b']]
In [3]:
list2[1]=[1,2]
print(list1)
print(list2)
[3, [1, 2], ['a', 'b']]
[3, [1, 2], ['a', 'b']]
In [4]:
print(id(list1))
print(id(list2))
1742901832264
1742901832264

结论：直接对象赋值，两个对象的地址是一样的，也就是这两个变量指向是同一个对象，两个变量会同步变化

二、浅拷贝

In [5]:
import copy
A = [1, 'a', ['a', 'b']]
# B = A.copy() # 浅拷贝
B = copy.copy(A) # 浅拷贝
print(A)
print(B)
print(id(A))
print(id(B))
[1, 'a', ['a', 'b']]
[1, 'a', ['a', 'b']]
1742901926344
1742901925512
两个对象的内存地址不一样，也就是不是同一个对象
In [6]:
# 循环分别打印每个对象中的成员的地址
# 打印A
for i in A:
    print("值 {} 的地址是：{}".format(i,id(i)))
值 1 的地址是：140724000563600
值 a 的地址是：1742860054320
值 ['a', 'b'] 的地址是：1742901889800
In [7]:
# 循环分别打印每个对象中的成员的地址
# 打印B
for i in B:
    print("值 {} 的地址是：{}".format(i,id(i)))
值 1 的地址是：140724000563600
值 a 的地址是：1742860054320
值 ['a', 'b'] 的地址是：1742901889800

int类型的1和字符串型的a都是不可变数据类型，不可变数据类型值一样，地址一样，值不一样，地址就不一样

列表[‘a’, ‘b’]是可变数据类型，可变数据类型是变量中数据变的时候，地址不会变，值相同的两个对象，地址是不一样的，如果地址一样，表示指的是同一个对象

现在 A[2] 和 B[2] 指向的是同一个地址，说明是同一个列表，一个改变，另外的一个也会同步改变

通常来讲不可变元素包含：

int,float,complex,long,str,unicode,tuple

In [8]:
# 在 A[2] 中增加元素
A[2].append(3)
print(A)
print(B)
[1, 'a', ['a', 'b', 3]]
[1, 'a', ['a', 'b', 3]]
In [9]:
# 向A中增加元素
A.append(3)
print(A)
print(B)
[1, 'a', ['a', 'b', 3], 3]
[1, 'a', ['a', 'b', 3]]
In [10]:
A[0]=2
print(A)
print(B)
[2, 'a', ['a', 'b', 3], 3]
[1, 'a', ['a', 'b', 3]]

浅拷贝（copy.copy()）：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象，也就是子对象共用

如果子对象是不可变数据类型，那么复制的对象和原来的对象互不影响

如果是可变数据类型，那么复制的对象和原来的对象共用

In [11]:
A[2]=[1,2]
print(A)
print(B)
[2, 'a', [1, 2], 3]
[1, 'a', ['a', 'b', 3]]
In [12]:
print(id(A[2]))
print(id(B[2]))
1742901889416
1742901889800

可以看到现在 A[2] 和 B[2] 的地址不一样了，那么他们就互不影响了

其实看两个可变数据类型是否互相影响，就是看他们的地址是否一样

三、深拷贝

In [13]:
m = [1, 'a', ['a', 'b']]
n = copy.deepcopy(m)
print(m)
print(n)
print(id(m))
print(id(n))
[1, 'a', ['a', 'b']]
[1, 'a', ['a', 'b']]
1742900283720
1742900260680
In [14]:
# 循环分别打印每个对象中的成员的地址
# 打印m
for i in m:
    print("值 {} 的地址是：{}".format(i,id(i)))
值 1 的地址是：140724000563600
值 a 的地址是：1742860054320
值 ['a', 'b'] 的地址是：1742900341320
In [15]:
# 循环分别打印每个对象中的成员的地址
# 打印n
for i in n:
    print("值 {} 的地址是：{}".format(i,id(i)))
值 1 的地址是：140724000563600
值 a 的地址是：1742860054320
值 ['a', 'b'] 的地址是：1742900283208

可以看到，m和n两个对象本身的地址是不一样的，

并且m和n中成员中的可变数据类型的地址也是不一样的，所以它们两个是完全互不影响的

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In [16]:
m[2].append(3)
n[1]=5
print(m)
print(n)
[1, 'a', ['a', 'b', 3]]
[1, 5, ['a', 'b']]

浅拷贝（copy.copy()）：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象，也就是子对象共用

如果子对象是不可变数据类型，那么复制的对象和原来的对象互不影响
如果是可变数据类型，那么复制的对象和原来的对象共用

深拷贝（copy.deepcopy()）：完全拷贝父对象跟子对象，复制的对象和原来的对象互不相关

四、深入解析

1、b = a.copy(): 浅拷贝, a 和 b 是一个独立的对象，但他们的子对象还是指向统一对象（是引用）。

2、b = copy.deepcopy(a): 深度拷贝, a 和 b 完全拷贝了父对象及其子对象，两者是完全独立的。

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