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Python浅拷贝和深度拷贝
2023-11-12 13:39:00
前面介绍了Python的赋值(对象的引用传递)，那么Python如何解决原始数据在函数传递后不受影响呢，Python提供了浅度拷贝(shallowcopy)和深度拷贝(deepcopy)两种方式。
·浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不拷贝对象内部的子对象。
·深拷贝(deepcopy)：完全拷贝了父对象及其子对象。
浅拷贝
1.不可变数据类型
下面对不可变对象整型变量和元组进行浅拷贝：
importcopy
a=1
b=copy.copy(a)
print(id(a))
print(id(b))
print(a==b)
print(aisb)
t1=(1,2,3)
t2=tuple(t1)
print(id(t1))
print(id(t2))
print(t1==t2)
print(t1ist2)
执行结果：
50622072
50622072
True
True
55145384
55145384
True
True
不可变对象的拷贝和对象的引用传递一样，a、b指向相同的对象，修改其中一个变量的值不会影响另外的变量，会开辟新的空间。
2.可变数据类型
对可变对象list进行浅拷贝：
importcopy
l1=[1,2,3]
l2=list(l1)
l3=copy.copy(l1)
l4=l1[:]
print(id(l1))
print(id(l2))
print(l1==l2)
print(l1isl2)
print(id(l3))
print(id(l4))
l1.append(4)
print(id(l1))
print(l1==l2)
print(l1isl2)
执行结果：
48520904
48523784
True
False
48523848
48521032
48520904
False
False
可以看到，对可变对象的浅拷贝会重新分配一块内存，创建一个新的对象，里面的元素是原对象中子对象的引用。改变l1的值不会影响l2，l3，l4的值，它们指向不同的对象。
上面的例子比较简单，下面举一个相对复杂的数据结构：
importcopy
l1=[[1,2],(4,5)]
l2=copy.copy(l1)
print(id(l1))
print(id(l2))
print(id(l1[0]))
print(id(l2[0]))
l1.append(6)
print(l1)
print(l2)
l1[0].append(3)
print(l1)
print(l2)
执行结果：
1918057951816
1918057949448
2680328991496
2680328991496
[[1,2],(4,5),6]
[[1,2],(4,5)]
[[1,2,3],(4,5),6]
[[1,2,3],(4,5)]
l2是l1的浅拷贝，它们指向不同的对象，因为浅拷贝里的元素是对原对象元素的引用，因此l2中的元素和l1指向同一个列表和元组对象(l1[0]和l2[0]指向的是相同的地址)。l1.append(6)不会对l2产生任何影响，因为l2和l1作为整体是两个不同的对象，不共享内存地址。
l1[0].append(3)对l1中的第一个列表新增元素3，因为l2是l1的浅拷贝，l2中的第一个元素和l1中的第一个元素，共同指向同一个列表，因此l2中的第一个列表也会相对应的新增元素3。
这里提一个小问题：如果对l1中的元组新增元素(l1[1]+=(7,8))，会影响l2吗?
到这里我们知道使用浅拷贝可能带来的副作用，要避免它就得使用深度拷贝。
深度拷贝
深度拷贝会完整地拷贝一个对象，会重新分配一块内存，创建一个新的对象，并且将原对象中的元素以递归的方式，通过创建新的子对象拷贝到新对象中。因此，新对象和原对象没有任何关联，也就是完全拷贝了父对象及其子对象。
importcopy
l1=[[1,2],(4,5)]
l2=copy.deepcopy(l1)
print(id(l1))
print(id(l2))
l1.append(6)
print(l1)
print(l2)
l1[0].append(3)
print(l1)
print(l2)
执行结果：
3026088342280
3026088342472
[[1,2],(4,5),6]
[[1,2],(4,5)]
[[1,2,3],(4,5),6]
[[1,2],(4,5)]
可以看到，l1变化不影响l2，l1和l2完全独立，没有任何联系。
在进行深度拷贝时，深度拷贝deepcopy中会维护一个字典，记录已经拷贝的对象与其ID。如果字典里已经存储了将要拷贝的对象，则会从字典直接返回。
以上内容为大家介绍了Python浅拷贝和深度拷贝，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注我们http://www.mobiletrain.org/
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