深拷贝函数python 深浅拷贝实现方法
python 为什么有深拷贝浅拷贝
在写Python过程中,经常会遇到对象的拷贝,如果不理解浅拷贝和深拷贝的概念,你的代码就可能出现一些问题。所以,在这里按个人的理解谈谈它们之间的区别。
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一、赋值(assignment)
在《Python FAQ1》一文中,对赋值已经讲的很清楚了,关键要理解变量与对象的关系。
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a = [1, 2, 3] b = a print(id(a), id(b), sep='\n')139701469405552139701469405552
在Python中,用一个变量给另一个变量赋值,其实就是给当前内存中的对象增加一个“标签”而已。
如上例,通过使用内置函数 id() ,可以看出 a 和 b 指向内存中同一个对象。a is b会返回 True 。
二、浅拷贝(shallow copy)
注意:浅拷贝和深拷贝的不同仅仅是对组合对象来说,所谓的组合对象就是包含了其它对象的对象,如列表,类实例。而对于数字、字符串以及其它“原子”类型,没有拷贝一说,产生的都是原对象的引用。
所谓“浅拷贝”,是指创建一个新的对象,其内容是原对象中元素的引用。(拷贝组合对象,不拷贝子对象)
常见的浅拷贝有:切片操作、工厂函数、对象的copy()方法、copy模块中的copy函数。
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a = [1, 2, 3] b = list(a) print(id(a), id(b)) # a和b身份不同140601785066200 140601784764968 for x, y in zip(a, b): # 但它们包含的子对象身份相同... print(id(x), id(y))... 140601911441984 140601911441984140601911442016 140601911442016140601911442048 140601911442048
从上面可以明显的看出来,a 浅拷贝得到 b,a 和 b 指向内存中不同的 list 对象,但它们的元素却指向相同的 int 对象。这就是浅拷贝!
三、深拷贝(deep copy)
所谓“深拷贝”,是指创建一个新的对象,然后递归的拷贝原对象所包含的子对象。深拷贝出来的对象与原对象没有任何关联。
深拷贝只有一种方式:copy模块中的deepcopy函数。
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import copy a = [1, 2, 3] b = copy.deepcopy(a) print(id(a), id(b))140601785065840 140601785066200 for x, y in zip(a, b):... print(id(x), id(y))... 140601911441984 140601911441984140601911442016 140601911442016140601911442048 140601911442048
看了上面的例子,有人可能会疑惑:
为什么使用了深拷贝,a和b中元素的id还是一样呢?
答:这是因为对于不可变对象,当需要一个新的对象时,python可能会返回已经存在的某个类型和值都一致的对象的引用。而且这种机制并不会影响 a 和 b 的相互独立性,因为当两个元素指向同一个不可变对象时,对其中一个赋值不会影响另外一个。
我们可以用一个包含可变对象的列表来确切地展示“浅拷贝”与“深拷贝”的区别:
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import copy a = [[1, 2],[5, 6], [8, 9]] b = copy.copy(a) # 浅拷贝得到b c = copy.deepcopy(a) # 深拷贝得到c print(id(a), id(b)) # a 和 b 不同139832578518984 139832578335520 for x, y in zip(a, b): # a 和 b 的子对象相同... print(id(x), id(y))... 139832578622816 139832578622816139832578622672 139832578622672139832578623104 139832578623104 print(id(a), id(c)) # a 和 c 不同139832578518984 139832578622456 for x, y in zip(a, c): # a 和 c 的子对象也不同... print(id(x), id(y))... 139832578622816 139832578621520139832578622672 139832578518912139832578623104 139832578623392
从这个例子中可以清晰地看出浅拷贝与深拷贝地区别。
总结:
1、赋值:简单地拷贝对象的引用,两个对象的id相同。
2、浅拷贝:创建一个新的组合对象,这个新对象与原对象共享内存中的子对象。
3、深拷贝:创建一个新的组合对象,同时递归地拷贝所有子对象,新的组合对象与原对象没有任何关联。虽然实际上会共享不可变的子对象,但不影响它们的相互独立性。
浅拷贝和深拷贝的不同仅仅是对组合对象来说,所谓的组合对象就是包含了其它对象的对象,如列表,类实例。而对于数字、字符串以及其它“原子”类型,没有拷贝一说,产生的都是原对象的引用。
Python中的赋值,浅拷贝和深拷贝的区别
赋值(=),就是创建了对象的一个新的引用,修改其中任意一个变量都会影响到另一个。
浅拷贝:创建一个新的对象,但它包含的是对原始对象中包含项的引用(如果用引用的方式修改其中一个对象,另外一个也会修改改变){1,完全切片方法;2,工厂函数,如list();3,copy模块的copy()函数}
深拷贝:创建一个新的对象,并且递归的复制它所包含的对象(修改其中一个,另外一个不会改变){copy模块的deep.deepcopy()函数}
Python3 & 浅拷贝与深拷贝
在Python中对象的赋值(=)其实就是对象的引用。即:当创建一个对象,把它赋值给另一个变量时,python并没有拷贝这个对象,只是拷贝了这个对象的引用而已。
Python中对象的拷贝分为:浅拷贝(copy)和深拷贝(deepcopy)。
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,将原对象在内存中引用地址拷贝过来,然后让新的对象指向这个地址。可以使用“=”或列表自带的copy()函数(如list.copy()),或使用copy模块的copy()函数。
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。即把对象复制一遍,并且该对象中引用的其他对象也同时复制,完全得到一个新的一模一样的对象,对新对象里的值进行修改不会影响原有对象,新对象和原对象完全分离开。深拷贝只能使用copy模块中deepcopy()函数,使用前要导入:from copy import deepcopy。
Python中对象分为不可变对象 、可变对象。
不可变对象:一旦创建就不可修改的对象,例如:字符串、元组、数字
可变对象:可以修改的对象,例如:列表、字典。
其中Python中的切片可以应用于:列表、元组、字符串,但不能应用于字典。
而深浅拷贝,可应用于序列(列表、元组、字符串),也可应用于字典。
其中不可变对象,不管是深拷贝还是浅拷贝,地址值在拷贝后的值都是一样的。
以下以元组(不可变类型)为例
从上述示例可以看出:
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。
所以不可变类型,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。
以下以列表(可变类型)为例
第一种方法:使用=号浅拷贝
输出结果:
第二种方法:使用copy浅拷贝
输出结果:
第三种方法:使用deepcopy深拷贝
输出结果:
从上述示例可以看出:
=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
总结:
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,可变类型的对象,使用=浅拷贝时, 值相等,地址相等,对新对象里的值进行修改同时会影响原有对象;使用copy浅拷贝时值相等,地址不相等;使用deepcopy深拷贝时值相等,地址不相等。可以看出针对可变类型copy浅拷贝和deepcopy深拷贝,对新对象里的值进行修改不会影响原有对象。
本文标题:深拷贝函数python 深浅拷贝实现方法
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