Python可变对象、不可变对象与浅拷贝、深拷贝

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一，Python中的可变对象和不可变对象

不可变对象

该对象所指向的内存中的值不能被改变。当改变某个变量时候，由于其所指的值不能被改变，相当于把原来的值复制一份后再改变，这会开辟一个新的地址，变量再指向这个新的地址。

可变对象

该对象所指向的内存中的值可以被改变。变量（准确的说是引用）改变后，实际上是其所指的值直接发生改变，并没有发生复制行为，也没有开辟新的出地址，通俗点说就是原地改变。
Python中，

不可变类型：数值类型（int和float）、字符串str、元组tuple

可变类型：列表list、字典dict、集合set

 

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二，引用指向、深拷贝与浅拷贝

引用指向

 例如：

a = [1, 2]
b = a

这种赋值id(a) = id(b)，不论可变数据类型还是不可变数据类型

 

浅拷贝，copy模块里面的copy方法实现

1、对于 不可 变类型 Number String Tuple,浅复制仅仅是地址指向，不会开辟新空间。
2、对于 可 变类型 List、Dictionary、Set，浅复制会开辟新的空间地址(仅仅是最顶层开辟了新的空间，里层的元素地址还是一样的)，进行浅拷贝
3、浅拷贝后，改变原始对象中为可变类型的元素的值，会同时影响拷贝对象的；改变原始对象中为不可变类型的元素的值，只有原始类型受影响。（操作拷贝对象对原始对象的也是同理）

4、list[:]、dict.copy()类似于浅拷贝操作。

深拷贝，copy模块里面的deepcopy方法实现

1、如果每一层都是不可变类型，深拷贝依然拷贝的是引用，不会创建新的内存。

2、如果有一层是可变对象，则深拷贝会拷贝每一层，新建内存。

 

总结：

1、如果变量内部的数据每一层都是不可变类型，深拷贝和浅拷贝都是地址指向

2、如果变量最外层是可变类型，浅拷贝会拷贝最外层，开辟新的空间，id改变；深拷贝会拷贝所有的可变类型，开辟新的空间，id改变。

3、如果变量数据的最外层是不可变类型，内部包含有可变数据，浅拷贝会对最外层做地址指向，id不变；深拷贝开辟新的空间，id改变，并拷贝内部所有的可变类型。