（重要）Python中变量、赋值、浅拷贝、深拷贝

在理解浅拷贝和深拷贝之前，首先要理解学习一下变量在Python中是怎样存储的；

变量的类型是分值引用与地址引用两种.

python的一切变量都是对象，变量的存储，采用了地址引用的方式，存储的只是一个变量的值所在的内存地址，而不是这个变量的只本身。

image

在Python中，是有多种数据类型:bool、int、long、float、string、list、dict、tuple、set;

其中可分为基本数据类型和复杂数据结构；

基本数据类型:bool、int、long、float、string;

复杂数据结构:list、dict、tuple、set;(对于能存储基本数据类型的变量可以把它看做复杂数据结构）

由于Python中的变量存储都是地址引用，所以说复杂数据结构（list、dict、tuple、set）中存储的变量也仅仅是变量的地址。

一、变量的初始化(赋值)

1.Python中变量的初始化就是在内存中新开辟一块存储变量的值的内存，把这块内存的地址赋值给变量。(变量中存的是值的地址） image

>>> str_1 = 'abc'
>>> id(str_1)
4300773168
>>> str_2 = str_1
>>> id(str_2)
4300773168

在给已经初始化的变量重新初始化的时候，就会重新更改变量中的地址。

image

 >>> str_1 = 123
>>> id(str_2)
4300773168
 >>> id(str_1)
4297541792

2.而在复杂数据结构中，更改数据结构中的元素(基本数据类型)，仅仅是改变了这个元素的地址，而不会影响复杂数据结构本身的地址。 image

>>> list_1 =[1,2,3]
>>> id(list_1)
4320183368
>>> list_1.append(9)
>>> list_1[2] = 22
>>> list_1.pop(2)
3
>>> print(list_1,id(list_1))
[1, 2, 22, 5, 6, 9] 4320183368

通过上边的事例做出结论:

当复杂数据结构(list、dict、tuple、set)赋值时，是在计算机中开辟一块内存来存储这个复杂数据结构的值，而修改其中元素的时候只是更改了复杂数据结构的元素的地址，不会影响复杂数据结构的地址(就像一个桌子上有坐着两个人，而桌子上的菜两个人是共同享有)；当重新赋值时，会重新开辟新的内存来存储变量的值，把这块内存的地址存到变量中。(相当于桌子上的一个人移到了另一个桌子上吃)

二、拷贝

在Python中，我们有时候要保存一份数据，再去对这块数据进行处理，而这个时候Python提供了两种拷贝方式：浅拷贝、深拷贝。

1.浅拷贝

浅拷贝: 不管是多么复杂的数据结构，浅拷贝只会拷贝第一层.

import copy
list_1 = [1,2,['a','b','c'],3]
list_2 = list_1[:]
# list_2 = copy.copy(list_1)浅拷贝的另一种方式
list_1[1] = 'k'
list_1[2][1] = 'kk'
print(list_1,list_2,id(list_1[2]),id(list_2[2]))
[1, 'k', ['a', 'kk', 'c'], 3] [1, 2, ['a', 'kk', 'c'], 3] 139622116794504 139622116794504

由于浅拷贝只会拷贝list_1的第一层，所以元素中的list的地址没有被更改，说明list_1和list_2共享同一个第二层的list。

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2.深拷贝:

深拷贝会完全复制原变量的所有数据，在内存中生成一套完全一样的内容，我们对这两个变量中的一个进行任意修改都不会影响另一个变量。

import copy
list_1 = [1,2,['a','b','c'],3]
list_2 = copy.deepcopy(list_1)
list_1[2][1] = 'kk'
print(list_1,list_2,list_1[2],list_2[2])
[1, 2, ['a', 'kk', 'c'], 3]  [1, 2, ['a', 'b', 'c'], 3] 4330513736 4330512584