Python 之 深拷贝和浅拷贝 2

  在python中，对象赋值实际上是对象的引用。当创建一个对象，然后把它赋给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用。以下分两个思路来分别理解浅拷贝和深拷贝：

  (1)利用切片操作和工厂方法list方法拷贝

  (2)利用copy中的deepcopy方法进行拷贝

1、利用切片操作和工厂方法list方法拷贝

代码场景：有一个小伙jack，tom通过切片操作拷贝jack，anny通过工厂方法拷贝jack。

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>>> jack  =  [ 'jack' , [ 'age' ,  20 ]] >>> tom  =  jack[:] >>> anny  =  list (jack)

来看下三者的id值：

1 2	>>>  print  id (jack),  id (tom),  id (anny) 144846988  144977164  144977388

从id值来看，三者是不同的对象。为tom和anny重新命名为各自的名称：

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>>> tom[ 0 ]  =  'tom' >>> anny[ 0 ]  =  'anny' >>>  print  jack, tom, anny [ 'jack' , [ 'age' ,  20 ]] [ 'tom' , [ 'age' ,  20 ]] [ 'anny' , [ 'age' ,  20 ]]

从这里来看一切正常，可是anny只有18岁，重新为anny定义岁数。

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>>> anny[ 1 ][ 1 ]  =  18 >>>  print  jack, tom, anny [ 'jack' , [ 'age' ,  18 ]] [ 'tom' , [ 'age' ,  18 ]] [ 'anny' , [ 'age' ,  18 ]]

这时候奇怪的事情发生了，jack、tom、anny的岁数都发生了改变，都变成了18了。jack、tom、anny他们应当都是不同的对象，怎么会互相影响呢？看下jack，tom，anny的内部元素每个元素id：

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>>> [ id (x)  for  x  in  jack] [ 3073896320L ,  3073777580L ] >>> [ id (x)  for  x  in  tom] [ 144870744 ,  3073777580L ] >>> [ id (x)  for  x  in  anny] [ 144977344 ,  3073777580L ]

 恍然大悟，原来jack、tom、anny的岁数元素指向的是同一个元素。修改了其中一个，当然影响其他人了。那为什么修改名称没影响呢？原来在python中字符串不可以修改，所以在为tom和anny重新命名的时候，会重新创建一个’tom’和’anny’对象，替换旧的’jack’对象。

2、利用copy中的deepcopy方法进行拷贝

为了让他们之间不互相影响，用deepcopy来试试

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>>> jack  =  [ 'jack' , [ 'age' ,  '20' ]] >>>  import  copy >>> tom  =  copy.deepcopy(jack) >>> anny  =  copy.deepcopy(jack)

根据第一个思路进行重命名，重定岁数操作：

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>>> tom[ 0 ]  =  'tom' >>> anny[ 0 ]  =  'anny' >>>  print  jack, tom, anny [ 'jack' , [ 'age' ,  '20' ]] [ 'tom' , [ 'age' ,  '20' ]] [ 'anny' , [ 'age' ,  '20' ]] >>> anny[ 1 ][ 1 ]  =  18 >>>  print  jack, tom, anny [ 'jack' , [ 'age' ,  '20' ]] [ 'tom' , [ 'age' ,  '20' ]] [ 'anny' , [ 'age' ,  18 ]]

这时候他们之间就不会互相影响了。打印出每个人的内部元素每个id：

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>>> [ id (x)  for  x  in  jack] [ 139132064 ,  3073507244L ] >>> [ id (x)  for  x  in  tom] [ 139137464 ,  139132204 ] >>> [ id (x)  for  x  in  anny] [ 139141632 ,  139157548 ]

他们的内部元素也都指向了不同的对象。

3、 以上讨论基于List中的List对象进行，那么对于自定义class呢，下面有一段代码供参考:

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import  copy class  test:      i = 12      def  __init__ ( self ):          self .i = 15           if  __name__ = = '__main__' :       t = test()          t1 = test()       a = []       a.append(t)       a.append(t1)       b = a.copy()       c = copy.deepcopy(a)       print (a[ 0 ].i,a[ 1 ].i,b[ 0 ].i,b[ 1 ].i,c[ 0 ].i,c[ 1 ].i)       t.i = 14       t1.i = 16       print (a[ 0 ].i,a[ 1 ].i,b[ 0 ].i,b[ 1 ].i,c[ 0 ].i,c[ 1 ].i)

运行结果:

1 2	15 15 15 15 15 15 14 16 14 16 15 15

通过对自定义class的object测试发现,浅拷贝只是对List中对象的引用的拷贝，深拷贝则按照对象进行完整拷贝。

小结：

思路一：利用切片操作和工厂方法list方法拷贝就叫浅拷贝，只是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。

思路二：利用copy中的deepcopy方法进行拷贝就叫做深拷贝，外围和内部元素都进行了拷贝对象本身，而不是引用。

但是对于数字，字符串和其他原子类型对象等，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。

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本文标题:python中的深拷贝(deepcopy)和浅拷贝(copy)介绍及代码参考