Python快速入门学习笔记十七:浅拷贝 与 深拷贝

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Python入门第十七课，主要是学习了浅拷贝与深拷贝：浅拷贝只复制最外层容器，内层元素共享原对象引用；深拷贝递归复制所有层级，生成完全独立的副本。

• 为什么要拷贝？
• 直接赋值
• 浅拷贝 copy
• 深拷贝 deepcopy
• 总结

为什么要拷贝？

在 Python 中，会存在如下情况：

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• 例如复制语句：b = a，只是让b指向和a一样的对象。
• 如果a和b指向的是一个可变对象，那通过修改b后，再通过a访问到的数据也是变化后的。

但是，很多时候，我们不希望是这样的，而是希望a和b修改任何一个，都不影响彼此，此时就需要用到拷贝。

直接赋值

在如下代码中：nums2 = nums1不是复制，是两个变量指向同一个列表，并且修改任何一个，都会影响另一个。

nums1 = [10, 20, 30, 40]
nums2 = nums1
nums2[3] = 90
print(nums1) # [10, 20, 30, 90]
print(nums2) # [10, 20, 30, 90]

# 打印内存地址： 2346908951744 2346908951744 True 它们的内存地址是同一个地址
print(id(nums1), id(nums2), id(nums1) == id(nums2)) 

浅拷贝 copy

浅拷贝会创建一个新的外层容器，但内部的元素仍然引用原来的对象。请看下面的测试代码：

import copy

nums3 = [10, 20, 30, 40]
nums4 = copy.copy(nums3)
nums4[3] = 90
print(nums3) # [10, 20, 30, 40]
print(nums4) # [10, 20, 30, 90]
# 打印内存地址：2032469602560 2032470409088 False 它们的内存地址不是同一个地址了
print(id(nums3), id(nums4), id(nums3) == id(nums4))

浅拷贝存在的问题是：嵌套数据仍然是共享的，修改嵌套数据会相互影响。测试代码如下：

import copy

nums5 = [10, 20, 30, [40, 50]]
nums6 = copy.copy(nums5)
nums6[2] = 300
nums6[3][1] = 90
print(nums5) # [10, 20, 30, [40, 90]]
print(nums6) # [10, 20, 300, [40, 90]]
# 打印内存地址：2032469602560 2032470409088 False 它们的内存地址不是同一个地址了，但是嵌套的数据还是影响了
print(id(nums5), id(nums6), id(nums6) == id(nums5))

如何解决这个问题呢？请看下面的深拷贝。

深拷贝 deepcopy

创建一个新的外层容器，同时对内部所有【可变对象】进行递归复制（不可变对象不复制，继续引用）。

import copy

nums7 = [10, 20, 30, [40, 50]]
nums8 = copy.deepcopy(nums7)
nums8[2] = 300
nums8[3][1] = 90
print(nums7) # [10, 20, 30, [40, 50]]
print(nums8) # [10, 20, 300, [40, 90]]
# 打印内存地址：2383166804288 2383166804352 False 它们的内存地址不是同一个地址了，但是嵌套的数据也不影响
print(id(nums7), id(nums8), id(nums8) == id(nums7))

特点：

❏ 深拷贝可以彻底消除拷贝前后数据之间的相互影响。

❏ 深拷贝遇到【不可变对象】不会复制，会直接引用。

注意点：

❏ 深拷贝只复制可变对象，不可变对象会直接引用。测试代码如下：

import copy

aa = 6
# aa是不可变对象，即便调用deepcopy也不会深拷贝，会直接引用
cc = copy.deepcopy(aa)
print(aa, cc) # 6 6
# 2346908951744 2346908951744 True 它们的内存地址是同一个地址
print(id(aa), id(cc), id(cc) == id(aa))

总结

赋值、浅拷贝、深拷贝在实际开发中要根据具体业务场景选择合适方式使用，不能滥用，可能会造成数据异常。