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浅拷贝和深拷贝

浅拷贝和深拷贝

作者: 秋山琳 | 来源:发表于2019-02-28 15:22 被阅读0次

在平时工作中,经常涉及到数据的传递,在数据传递使用过程中,可能会发生数据被修改的问题。为了防止数据被修改,就需要传递一个副本,即使副本被修改,也不会影响原始数据放入使用,为了生成这个副本,就产生了拷贝。

概念普及:对象、可变类型、引用

数据拷贝会涉及到python对象、可变类型、引用这三个概念,只有明白了他们才能更好的理解深拷贝与浅拷贝到底是怎么回事

在python中,对对象有一种很通俗的说法,万物皆对象。说的就是构造的任何数据类型都是一个对象,无论是数字,字符串,还是函数,甚至是模块,python都可以当成对象处理。

所有python对象都拥有三个属性:身份、类型、值

看一个简单的例子:

在python中,按更新对象的方式,可以将对象分为2大类:可变对象和不可变对象。

可变对象:列表、字典、集合。所谓可变是指可变对象的值可变,身份是不变的

不可变对象:数字、字符串、元组。不可变对象就是对象的身份和值都不可变。新创建的对象被关联到原来的变量名,旧对象被丢弃,垃圾回收器会在适当的时机回收这些对象

由于var1是不可变的,重新创建了java对象,随之id改变,旧对象python会在某个时刻被回收

在python程序中,每个对象都会在内存中申请开辟一块空间来保存该对象,该对象在内存中所在位置的地址被称为引用,在开发程序时,所定义的变量名实际就是对象的地址引用。

引用实际就是内存中的一个数据地址编号,在使用对象时,只要知道这个对象的地址,就可以操作这个对象,但是因为这个数字地址不方便在开发时使用和记忆,所以使用变量名的形式来替代对象的数字地址。在python中,变量就是地址的一种表现形式,并不开辟存储空间。

就像IP地址,在访问网站的时候,实际上都是通过IP地址来确定主机,而IP地址不方便记忆,所以使用域名来替代IP地址,在使用域名访问网站时,域名被解析成IP地址来使用。

通过一个例子来说明变量和变量指向的引用就是一个东西

引用赋值

上边已经明白,引用就是对象在内存中的数字地址编号,变量就是方便对引用的表示而出现的,变量指向的就是此引用。赋值的本质就是让多个变量同时引用同一个对象的地址。那么在对数据修改时会发生什么问题呢?

不可变对象的引用赋值

对不可变对象赋值,实际就是在内存中开辟一片空间指向新的对象,原不可变对象不会被修改。

下面通过案例来理解一下:

原理图1

a与b在内存中都是指向1的引用,所以a、b的引用是相同的

现在再给a重新赋值,看看会发生什么变化?

从下面不难看出:当给a赋新的对象时,将指向现在的引用,不再指向旧的对象引用

可变对象的引用赋值

可变对象保存的并不是真正的对象数据,而是对象的引用。当对可变对象进行赋值时,只是将可变对象中保存的引用指向了新的对象。

原理图2

仍然通过一个实例来体会一下,可变对象引用赋值的过程。

当改变l1时,整个列表的引用会指向新的对象,但是l1和l2都是指向保存的同一个列表的引用,所以引用地址不会变

主旨讲解:浅拷贝、深拷贝

经过前2部分的解说,大家对对象的引用赋值应该有了一个清晰的认识了。

下面思考一下这样一个问题:

python中如何解决原始数据在函数传递之后不受影响了的?

这个问题python已经帮我们解决了,使用对象的拷贝或者深拷贝就可以愉快的解决了

下面具体来看看python中的浅拷贝和深拷贝是如何实现的。

浅拷贝

为了解决函数传递后被修改的问题,就需要拷贝一个副本,将副本传递给函数使用,就算是副本被修改,也不会影响原始数据。

不可变对象的拷贝

不可变对象只在修改的时候才会在内存中开辟新的空间,而拷贝实际上是让多个对象同时指向一个引用,和对象的赋值没区别。

同样的,通过一个实例来感受一下:不难看出,a与b指向相同的引用,不可变对象的拷贝就是对象赋值。

可变对象的拷贝

对于不可变对象的拷贝,对象的引用并没有发生变化,那么可变对象的拷贝会不会和不可变对象一样了?我们接着往下看。

通过下面这个实例可以看出:可变对象的拷贝,会在内存中开辟出一个新的空间来保存拷贝的数据,当再改变之前的对象时,对拷贝之后的对象没有任何影响。

原理图如下:

原理图3

现在再回到刚才那个问题,是不是浅拷贝就可以解决原始数据在函数传递之后不变的问题了 ?下面看一个稍微复杂点的数据结构。

通过下面这个实例可以发现:复杂对象在拷贝时,并没有解决数据在传递之后,数据改变的问题。出现这种原因,是copy()函数在拷贝对象时,只是将指定对象中的所有引用拷贝了一份,如果这些引用当中包含了一个可变对象的话,那么数据还是会被改变。这种拷贝方式,称为浅拷贝。

原理图如下:

原理图4

对于上边这种状况,python提供了另一种拷贝方式(深拷贝)来解决。

深拷贝

区别于浅拷贝只拷贝顶层引用,深拷贝会逐层进行拷贝,直到拷贝的所有引用都是不可变引用为止。

下面的实例清楚的告诉我们,使用深拷贝的话,之前的问题就可以完美解决了。

原理图如下:

原理图5

知识点总结:

1、不可变对象在赋值时会开辟新空间

2、可变对象在赋值时,修改一个的值,另一个也会发生改变

3、深、浅拷贝对不可变对象拷贝时,不开辟新空间,相当于赋值操作

4、浅拷贝在拷贝时,只拷贝第一层中的引用,如果元素是可变对象,并且被修改,那么拷贝的对象也会发生改变

5、深拷贝在拷贝时,会逐层进行拷贝,直到所有的引用都是不可变对象为止

6、python中有多种方式实现浅拷贝,copy模块的copy函数。对象的copy函数,工厂方法、切片等

7、大多数情况下,编写程序时,都是使用浅拷贝,除非有特定的需求

8、浅拷贝的优点:拷贝速度快,占用空间小,拷贝效率高

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