Python中的深拷貝和淺拷貝詳解

 　　這篇文章主要介紹了Python中的深拷貝和淺拷貝詳解,本文講解了變數-對象-引用、可變對象-不可變對象、拷貝等內容,需要的朋友可以參考下

　　要說清楚Python中的深淺拷貝，需要搞清楚下面一系列概念:

　　變數-引用-對象(可變對象，不可變對象)-切片-拷貝(淺拷貝，深拷貝)

　　【變數-對象-引用】

　　在Python中一切都是對象，比如說:3, 3.14, 'Hello', [1,2,3,4],{'a':1}......

　　甚至連type其本身都是對象，type對象

　　Python中變數與C/C++/Java中不同，它是指對象的引用，Python是動態類型，程式運行時候，會根據對象的類型

　　來確認變數到底是什麼類型。

　　單獨賦值： 比如說：

　　複製代碼 代碼如下:

　　>>> a = 3

　　在運行a=3後，變數a變成了對象3的一個引用。在內部，變數事實上是到對象記憶體空間的一個指標

　　因為Python的變數不過是對象的引用，或指向對象的指標，因此在程式中可以經常改變變數引用

　　複製代碼 代碼如下:

　　>>> x = 42 #變數綁定到整型對象

　　>>> x = 'Hello' #現在又成了字串

　　>>> x = [1,2,3] #現在又成了列表

　　專業表述如下:

　　變數是一個系統資料表的元素，擁有指向對象的串連的空間

　　對象是被分配的一塊記憶體，儲存其所代表的值

　　引用是自動形成的從變數到對象的指標

　　特別注意: 類型屬於對象，不是變數

　　比如像剛才的a=3, 整數對象3包含了兩重資訊

　　1.值為3

　　2.一個頭部資訊：告訴Pthyon，這是個整數對象[相當於一個指向int的指標]

　　共用引用: 比如說：

　　複製代碼 代碼如下:

　　>>> a = 3

　　>>> b = a

　　在運行指派陳述式b = a之後，變數a和變數b指向了同一個對象的記憶體空間.

　　從上圖可以看到，a和b，其id完全一樣，指向同一個整數對象3，或者說同一塊記憶體

　　如果刪掉a後, 不會影響b

　　拷貝概念的引入就是針對:可變對象的共用引用潛在的副作用而提出的.

　　【可變對象-不可變對象】

　　在Python中不可變對象指：一旦建立就不可修改的對象，包括字串，元祖，數字

　　在Python中可變對象是指：可以修改的對象，包括：列表、字典

　　上面說的a,b都是整數，整數是不可變對象，如果是可變對象的話，就是另外一回事了。

　　複製代碼 代碼如下:

　　>>> L1 = [2,3,4] #L1變數指向的是一個可變對象:列表

　　>>> L2 = L1 #將L1值賦給L2後，兩者共用引用同一個列表對象[1,2,3,4]

　　>>> L1[0] = 200 #因為列表可變，改變L1中第一個元素的值

　　>>> L1; L2 #改變後，L1，L2同時改變，因為對象本身值變了

　　[200, 3, 4]

　　[200, 3, 4]

　　如果不想改變列表L2的值，有兩種方法:切片 和 copy模組

　　複製代碼 代碼如下:

　　>>> L1 = [2,3,4]

　　>>> L2 = L1

　　>>> id(L1);id(L2) #共用引用一個可變對象

　　45811784L

　　45811784L

　　>>> L2 = L1[:] #切片操作

　　>>> id(L1);id(L2) #切片後，對象就不一樣了

　　45811784L

　　45806920L

　　>>> L1[0] = 200

　　>>> L1;L2 #L1發生改變，L2沒有變化

　　[200, 3, 4]

　　[2, 3, 4]

　　【拷貝】

　　1. 切片技術應用於所有的序列，包括：列表、字串、元祖

　　>>>但切片不能應用於字典。對字典只能使用D.copy()方法或D.deepcopy()方法.

　　2. 深淺拷貝，即可用於序列，也可用於字典

　　複製代碼 代碼如下:

　　>>> import copy

　　>>> X = copy.copy(Y) #淺拷貝：只拷貝頂級的對象，或者說：父級對象

　　>>> X = copy.deepcopy(Y) #深拷貝：拷貝所有對象，頂級對象及其嵌套對象。或者說：父級對象及其子物件

　　如果字典只有頂級對象:

　　如果字典中嵌套對象:

　　【結論】

　　深淺拷貝都是對來源物件的複製，佔用不同的記憶體空間

　　如果來源物件只有一級目錄的話，源做任何改動，不影響深淺拷貝對象

　　如果來源物件不止一級目錄的話，源做任何改動，都要影響淺拷貝，但不影響深拷貝

　　序列對象的切片其實是淺拷貝，即只拷貝頂級的對象