python 深浅拷贝

关于copy的理解就当储备知识,下面分析的比较通俗, 下面摘录其他网摘,根据以前的理解就是 变与不变, 分清楚哪些类型变,哪些不变,那么深浅也就命了了

 

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:

  • 利用切片操作和工厂方法list方法拷贝
  • 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。

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

来看下三者的id值:

>>> 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:

>>> 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。

>>> 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:

>>> [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。为 了便于理解,我画了一个草图:

python浅拷贝图解

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

>>> 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:

>>> 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:

>>> [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。

 

查看原文:http://www.zoues.com/index.php/2015/10/27/python-%e6%b7%b1%e6%b5%85%e6%8b%b7%e8%b4%9d/

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### Python中的深拷贝与浅拷贝 Python 提供了两种复制对象的方式:浅拷贝(shallow copy)和深拷贝(deep copy)。这两种方式在处理复杂数据结构时表现不同,因此理解两者的区别至关重要。 #### 一、浅拷贝 (Shallow Copy) 浅拷贝是指创建一个新的复合对象,然后将原始对象内部的引用插入到新对象中。这意味着如果原对象包含其他容器类型的子对象,则这些子对象不会被复制,而是共享相同的内存地址[^1]。 以下是一个简单的例子展示了列表的浅拷贝行为: ```python import copy original_list = [1, 2, [3, 4]] shallow_copied_list = copy.copy(original_list) original_list[2][0] = 'Modified' print("Original List:", original_list) # Output: Original List: [1, 2, ['Modified', 4]] print("Shallow Copied List:", shallow_copied_list) # Output: Shallow Copied List: [1, 2, ['Modified', 4]] ``` 可以看到,在修改 `original_list` 的嵌套列表之后,`shallow_copied_list` 中对应的嵌套列表也被改变了,因为两者指向的是同一个内存位置。 #### 二、深拷贝 (Deep Copy) 相比之下,深拷贝不仅会创建新的外部容器,还会递归地复制所有的子对象。这样即使修改了原来的对象也不会影响到它的副本[^2]。 下面是同样的场景下使用深拷贝的结果对比: ```python import copy original_list = [1, 2, [3, 4]] deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list) original_list[2][0] = 'Modified' print("Original List:", original_list) # Output: Original List: [1, 2, ['Modified', 4]] print("Deep Copied List:", deep_copied_list) # Output: Deep Copied List: [1, 2, [3, 4]] ``` 在这里可以看出,尽管我们更改了 `original_list` 内部的一个元素,但是由于采用了深拷贝策略,所以 `deep_copied_list` 并未受到影响[^2]。 #### 总结 - **浅拷贝**只复制顶层的对象,并保留对其余部分(尤其是可变类型如列表或字典等)的引用关系。 - **深拷贝**则完全独立地重建整个层次结构树形图谱下的每一个节点实例化版本。 选择哪种方式进行操作取决于具体的应用需求以及目标数据集本身的特性等因素考虑决定最佳实践方案。 ---
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