Python中的深拷贝和浅拷贝详细介绍

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下面的内容主要介绍了Python中的深拷贝和浅拷贝,欢迎大家参考:

要说清楚Python中的深浅拷贝,需要搞清楚下面一系列概念:

变量-引用-对象(可变对象,不可变对象)-切片-拷贝(浅拷贝,深拷贝)

【变量-对象-引用】

在Python中一切都是对象,比如说:3, 3.14, ‘Hello’, [1,2,3,4],{‘a':1}……

Python中的深拷贝和浅拷贝详细介绍

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甚至连type其本身都是对象,type对象

Python中变量与C/C++/Java中不同,它是指对象的引用,Python是动态类型,程序运行时候,会根据对象的类型

来确认变量到底是什么类型。

单独赋值: 比如说:

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>>> a = 3

在运行a=3后,变量a变成了对象3的一个引用。在内部,变量事实上是到对象内存空间的一个指针

因为Python的变量不过是对象的引用,或指向对象的指针,因此在程序中可以经常改变变量引用

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>>> x = 42      #变量绑定到整型对象

>>> x = 'Hello' #现在又成了字符串

>>> x = [1,2,3] #现在又成了列表

专业表述如下:

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,存储其所代表的值

引用是自动形成的从变量到对象的指针

特别注意: 类型属于对象,不是变量

比如像刚才的a=3, 整数对象3包含了两重信息

1.值为3

2.一个头部信息:告诉Pthyon,这是个整数对象[相当于一个指向int的指针]

共享引用: 比如说:

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>>> a = 3

>>> b = a

在运行赋值语句b = a之后,变量a和变量b指向了同一个对象的内存空间.

从上图可以看到,a和b,其id完全一样,指向同一个整数对象3,或者说同一块内存

如果删掉a后, 不会影响b

拷贝概念的引入就是针对:可变对象的共享引用潜在的副作用而提出的.

【可变对象-不可变对象】
在Python中不可变对象指:一旦创建就不可修改的对象,包括字符串,元祖,数字

在Python中可变对象是指:可以修改的对象,包括:列表、字典

上面说的a,b都是整数,整数是不可变对象,如果是可变对象的话,就是另外一回事了。

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>>> L1 = [2,3,4]      #L1变量指向的是一个可变对象:列表  

>>> L2 = L1           #将L1值赋给L2后,两者共享引用同一个列表对象[1,2,3,4]  

>>> L1[0] = 200       #因为列表可变,改变L1中第一个元素的值  

>>> L1; L2            #改变后,L1,L2同时改变,因为对象本身值变了  

[200, 3, 4]  

[200, 3, 4]

如果不想改变列表L2的值,有两种方法:切片 和 copy模块

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>>> L1 = [2,3,4]  

>>> L2 = L1  

>>> id(L1);id(L2)     #共享引用一个可变对象  

45811784L  

45811784L  

>>> L2 = L1[:]        #切片操作  

>>> id(L1);id(L2)     #切片后,对象就不一样了  

45811784L  

45806920L  

>>> L1[0] = 200  

>>> L1;L2             #L1发生改变,L2没有变化  

[200, 3, 4]  

[2,   3, 4]

【拷贝】
1. 切片技术应用于所有的序列,包括:列表、字符串、元祖

>>>但切片不能应用于字典。对字典只能使用D.copy()方法或D.deepcopy()方法.

Python中的深拷贝和浅拷贝详细介绍

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2. 深浅拷贝,即可用于序列,也可用于字典

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   >>> import copy

   >>> X = copy.copy(Y)      #浅拷贝:只拷贝顶级的对象,或者说:父级对象

   >>> X = copy.deepcopy(Y)  #深拷贝:拷贝所有对象,顶级对象及其嵌套对象。或者说:父级对象及其子对象

如果字典只有顶级对象:

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如果字典中嵌套对象:

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【结论】

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

Python中的深拷贝和浅拷贝就是这样,欢迎大家参考。。。。

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