图解 Python 深拷贝和浅拷贝

作者: 码农小杨 | 来源:发表于2017-05-08 00:29 被阅读58次

    原文出处:http://www.cnblogs.com/wilber2013/p/4645353.html

    Python中,对象的赋值,拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的,如果使用的时候不注意,就可能产生意外的结果。

    下面我们按照原文,细细理解下这些差别:

    对象赋值

    我们看下面的的代码部分:

    In [1]: will = ["will",28,["python","C#","Javascript"]]
    
    In [2]: wilber = will
    
    In [3]: id(will)
    Out[3]: 2335727905096
    
    In [4]: id(wilber)
    Out[4]: 2335727905096
    
    In [5]: print([id(ele) for ele in will])
    [2335725285536, 1453458736, 2335727904456]
    
    In [6]: print([id(ele) for ele in wilber])
    [2335725285536, 1453458736, 2335727904456]
    
    In [7]: will[0] = "wilber"
    
    In [8]: will[2].append("CSS")
    
    In [9]: id(will)
    Out[9]: 2335727905096
    
    In [10]: id(wilber)
    Out[10]: 2335727905096
    
    In [11]: print([id(ele) for ele in will])
    [2335727892328, 1453458736, 2335727904456]
    
    In [12]: print([id(ele) for ele in wilber])
    [2335727892328, 1453458736, 2335727904456]
    

    我们分析下这段代码:

    • 首先,创建了一个名为will的变量,这个变量指向一个list对象,从第一张图中可以看到所有对象的地址(每次运行,结果可能不同)
    • 然后,通过will变量对wilber变量进行赋值,那么wilber变量将指向will变量对应的对象(内存地址),也就是说”wilber is will”,”wilber[i] is will[i]”

    可以理解为,Python中,对象的赋值都是进行对象引用(内存地址)传递

    • 第三张图中,由于will和wilber指向同一个对象,所以对will的任何修改都会体现在wilber上

    这里需要注意的一点是,str是不可变类型,所以当修改的时候会替换旧的对象,产生一个新的地址。

    为了便于理解,我将原文的图片直接拷贝过来,里面内存地址编号和代码不一致。

    Paste_Image.png
    浅拷贝

    下面看看浅拷贝

    In [1]: import copy
    
    In [2]: will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
    
    In [3]: wilber = copy.copy(will)
    
    In [4]: id(will)
    Out[4]: 2899569681288
    
    In [5]: id(wilber)
    Out[5]: 2899583552712
    
    In [6]: print([id(ele) for ele in will])
    [2899583263664, 1453458736, 2899585719944]
    
    In [7]: print([id(ele) for ele in wilber])
    [2899583263664, 1453458736, 2899585719944]
    
    In [8]: will[0] = "wilber"
    
    In [9]: will[2].append("CSS")
    
    In [10]: id(will)
    Out[10]: 2899569681288
    
    In [11]: id(wilber)
    Out[11]: 2899583552712
    
    In [12]: print([id(ele) for ele in will])
    [2899586038616, 1453458736, 2899585719944]
    
    In [13]: print([id(ele) for ele in wilber])
    [2899583263664, 1453458736, 2899585719944]
    
    In [14]: will
    Out[14]: ['wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]
    
    In [15]: wilber
    Out[15]: ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]
    

    分析下这段代码:

    • 首先,依然使用一个will变量,指向一个list类型的对象
    • 然后,通过copy模块里面的浅拷贝函数copy(),对will指向的对象进行浅拷贝,然后浅拷贝生成的新对象赋值给wilber变量

    浅拷贝会创建一个新的对象,这个例子中”wilber is not will”
    但是,对于对象中的元素,浅拷贝就只会使用原始元素的引用(内存地址),也就是说”wilber[i] is will[i]”

    • 当对will进行修改的时候
      由于list的第一个元素是不可变类型,所以will对应的list的第一个元素会使用一个新的对象表示。
      但是list的第三个元素是一个可变类型,修改操作不会产生新的对象,所以will的修改结果会相应的反应到wilber上
    Paste_Image.png

    总结一下,当我们使用下面的操作的时候,会产生浅拷贝的效果:

    • 使用切片[:]操作
    • 使用工厂函数(如list/dir/set)
    • 使用copy模块中的copy()函数
    深拷贝

    最后我们看看深拷贝

    In [1]: import copy
    
    In [2]:  will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
    
    In [3]: wilber = copy.deepcopy(will)
    
    In [4]: id(will)
    Out[4]: 2871945438664
    
    In [5]: id(wilber)
    Out[5]: 2871945199048
    
    In [6]: print([id(ele) for ele in will])
    [2871945176264, 1453458736, 2871945207496]
    
    In [7]: print([id(ele) for ele in wilber])
    [2871945176264, 1453458736, 2871945341256]
    
    In [8]: will[0] = "wilber"
    
    In [9]: will[2].append("CSS")
    
    In [10]: will
    Out[10]: ['wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]
    
    In [11]: id(will)
    Out[11]: 2871945438664
    
    In [12]: id(wilber)
    Out[12]: 2871945199048
    
    In [13]: wilber
    Out[13]: ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']]
    
    In [14]: print([id(ele) for ele in will])
    [2871945496928, 1453458736, 2871945207496]
    
    In [15]: print([id(ele) for ele in wilber])
    [2871945176264, 1453458736, 2871945341256]
    

    分析一下这段代码:

    • 首先,同样使用一个will变量,指向一个list类型的对象
    • 然后,通过copy模块里面的深拷贝函数deepcopy(),对will指向的对象进行深拷贝,然后深拷贝生成的新对象赋值给wilber变量

    跟浅拷贝类似,深拷贝也会创建一个新的对象,这个例子中”wilber is not will”
    但是,对于对象中的元素,深拷贝都会重新生成一份(有特殊情况,下面会说明),而不是简单的使用原始元素的引用(内存地址)

    例子中will的第三个元素指向2871945207496,而wilber的第三个元素是一个全新的对象2871945341256,也就是说,”wilber[2] is not will[2]”

    • 当对will进行修改的时候
      由于list的第一个元素是不可变类型,所以will对应的list的第一个元素会使用一个新的对象2871945496928

    但是list的第三个元素是一个可变类型,修改操作不会产生新的对象,但是由于”wilber[2] is not will[2]”,所以will的修改不会影响wilber

    Paste_Image.png
    拷贝的特殊情况

    其实,对于拷贝有一些特殊情况:

    • 对于非容器类型(如数字、字符串、和其他’原子’类型的对象)没有拷贝这一说
      也就是说,对于这些类型,”obj is copy.copy(obj)” 、”obj is copy.deepcopy(obj)”

    • 如果元祖变量只包含原子类型对象,则不能深拷贝,看下面的例子

    In [16]:  book =("python","c#","Javascript")
    
    In [17]: copies = copy.deepcopy(book)
    
    In [18]: book is copies
    Out[18]: True
    
    In [19]:  book =("python","c#","Javascript",[])
    
    In [20]: copies = copy.deepcopy(book)
    
    In [21]: book is copies
    Out[21]: False
    

    本文介绍了对象的赋值和拷贝,以及它们之间的差异:

    • Python中对象的赋值都是进行对象引用(内存地址)传递
    • 使用copy.copy(),可以进行对象的浅拷贝,它复制了对象,但对于对象中的元素,依然使用原始的引用.
    • 如果需要复制一个容器对象,以及它里面的所有元素(包含元素的子元素),可以使用copy.deepcopy()进行深拷贝
    • 对于非容器类型(如数字、字符串、和其他’原子’类型的对象)没有被拷贝一说
    • 如果元组变量只包含原子类型对象,则不能深拷贝,

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