美文网首页
python中的深拷贝与浅拷贝

python中的深拷贝与浅拷贝

作者: 漓江塔塔主 | 来源:发表于2018-08-03 14:04 被阅读0次

    为什么有深拷贝与浅拷贝

    在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。
    当创建一个对象,把它赋值给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,只是拷贝了这个对象的引用而已。
    浅拷贝:拷贝了最外围的对象本身,内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是,把对象复制一遍,但是该对象中引用的其他对象我不复制
    深拷贝:外围和内部元素都进行了拷贝对象本身,而不是引用。也就是,把对象复制一遍,并且该对象中引用的其他对象我也复制。

    1,变量:是一个系统表的元素,拥有指向对象的连接空间
    2,对象:被分配的一块内存,存储其所代表的值
    3,引用:是自动形成的从变量到对象的指针
    4,注意:类型(int类型,long类型(python3已去除long类型,只剩下int类型的数据))属于对象,不是变量
    5,不可变对象:一旦创建就不可修改的对象,包括字符串、元组、数字
    6,可变对象:可以修改的对象,包括列表、字典。
    应用的范围:
    1,切片可以应用于:列表、元组、字符串,但不能应用于字典。
    2,深浅拷贝,既可应用序列(列表、元组、字符串),也可应用字典。
    深浅拷贝的作用:
    1,减少内存的使用
    2,以后在做数据的清洗、修改或者入库的时候,对原数据进行复制一份,以防数据修改之后,找不到原数据。
    不可变对象类型,没有被拷贝的说法,即便是用深拷贝,查看id的话也是一样的,如果对其重新赋值,也只是新创建一个对象,替换掉旧的而已。
    一句话就是,不可变类型,不管是深拷贝还是浅拷贝,地址值和拷贝后的值都是一样的。
    示例如下:

    a=(1,2,3)
    print("=====第一种=号浅拷贝=====")
    b=a
    print(a)
    print(b)
    print(id(a))
    print(id(b))
    print("=====另一种copy浅拷贝===")
    b=copy.copy(a)
    print(a)
    print(b)
    print(id(a))
    print(id(b))
    print("=====深拷贝=====")
    b=copy.deepcopy(a)
    print(a)
    print(b)
    print(id(a))
    print(id(b))
    

    结果如下:

    =====浅拷贝=====
    (1, 2, 3)
    (1, 2, 3)
    2814522335952
    2814522335952
    =====另一种浅拷贝===
    (1, 2, 3)
    (1, 2, 3)
    2814522335952
    2814522335952
    =====深拷贝=====
    (1, 2, 3)
    (1, 2, 3)
    2814522335952
    2814522335952
    

    而对于可变类型来说:
    =浅拷贝:值相等,地址相等
    copy浅拷贝:值相等,地址不相等
    deepcopy深拷贝:值相等,地址不相等

    a=[1,2,3]
    print("=====第一种=号浅拷贝=====")
    b=a
    print(a)
    print(b)
    print(id(a))
    print(id(b))
    print("=====另一种copy浅拷贝===")
    b=copy.copy(a)
    print(a)
    print(b)
    print(id(a))
    print(id(b))
    print("=====深拷贝=====")
    b=copy.deepcopy(a)
    print(a)
    print(b)
    print(id(a))
    print(id(b))
    

    结果如下:

    =====浅拷贝=====
    [1, 2, 3]
    [1, 2, 3]
    2007696321544
    2007696321544
    =====另一种copy浅拷贝===
    [1, 2, 3]
    [1, 2, 3]
    2007696321544
    2007695909960
    =====深拷贝=====
    [1, 2, 3]
    [1, 2, 3]
    2007696321544
    2007696319560
    

    1,深浅拷贝都是对源对象的复制,占用不同的内存空间。
    2,不可变类型的对象,对于深浅拷贝毫无影响,最终的地址值和值都是相等的。
    3,可变类型:
    =浅拷贝: 值相等,地址相等 ,所以修改其中一个的值,另一个值也会变。
    copy浅拷贝:值相等,地址不相等
    deepcopy深拷贝:值相等,地址不相等

    对于可变类型的深究

    上面讲地址可能有点晕,所以直接上示例

    L1=[1,2,3]
    L2=L1
    L1[2]=6
    print(L1)
    print(L2)
    

    结果为
    [1, 2, 6]
    [1, 2, 6]
    使用copy.copy

    import copy
    L1=[1,2,3]
    L2=copy.copy(L1)
    L1[2]=6
    print(L1)
    print(L2)
    

    结果为
    [1, 2, 6]
    [1, 2, 3]
    而对于这种类型,使用copy和deepcopy结果相同。那么deepcopy与copy有什么区别呢?
    看如下示例:

    import copy
    L1=[1,2,[1,2,3]]
    L2=copy.copy(L1)
    L1[2][2]=6
    print(L1)
    print(L2)
    

    结果为
    [1, 2, [1, 2, 6]]
    [1, 2, [1, 2, 6]]
    对于列表内的列表,copy也只是复制了列表的引用,所以改变一个另一个也会改变。而deepcopy就完全不同。

    import copy
    L1=[1,2,[1,2,3]]
    L2=copy.deepcopy(L1)
    L1[2][2]=6
    print(L1)
    print(L2)
    

    结果为
    [1, 2, [1, 2, 6]]
    [1, 2, [1, 2, 3]]
    可以看出,deepcopy是完全的对于列表内的所有对象的完全复制。

    如果还想更深入研究···

    http://python.jobbole.com/82294/这个网址应该能满足你
    而我还想说的时,简单的一个拷贝问题,要想将的略微明白就得用如此多的篇幅来讲述。所以任何一门编程语言都需要深入钻研才能了解细节的东西,并不能因为python简单,就认为可以轻易地掌握。学习是一个需要耐心的事物,所以培训并不是一个太明智的打算。

    有志者,事竟成,破釜沉舟,百二秦关终属楚。
    苦心人,天不负,卧薪尝胆,三千越甲可吞吴。

    虽然年纪越大就越不相信鸡汤,但是我还是想尝试着努力一下,不是想着证明我自己,而是想着看清我自己的本心,共勉之。

    相关文章

      网友评论

          本文标题:python中的深拷贝与浅拷贝

          本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/cgyfvftx.html