淺談Python對記憶體的使用(深淺拷貝),淺談python
本文主要研究的是Python對記憶體的使用(深淺拷貝)的相關問題,具體介紹如下。
淺拷貝就是對引用的拷貝(只拷貝父物件)
深拷貝就是對對象的資源的拷貝
>>> a=[1,2,3,'a','b']>>> b=a>>> b[1, 2, 3, 'a', 'b']>>> a[1, 2, 3, 'a', 'b']>>> id(a)3021737547592>>> id(b)3021737547592>>> a.append('c')>>> a[1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']>>> b[1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']>>> b.append(4)>>> b[1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', 4]>>> a[1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', 4]
從以上操作可以看出:將a賦值給b後,a和b的地址是一樣的,無論那個發生變化,另一個都會跟著變化,始終保持相同。
>>> import copy>>> a=[1,2,3,['a','b','c']]>>> b=a>>> c=copy.copy(a)>>> b[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]>>> c[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]>>> id(a)3021737548104>>> id(b)3021737548104>>> id(c)3021737494536 #淺拷貝父物件的地址不一樣>>> a.append('d')>>> a[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'], 'd']>>> b[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'], 'd']>>> c[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']] #a和c的地址不一樣,因此a變化,c不變化>>> id(a[0])1686357680>>> id(c[0])1686357680>>> id(a[3])3021737547528>>> id(c[3]) 3021737547528 #整個父物件所佔的空間不一樣,但相同的內層資料的所佔空間一樣>>> a[3].append('d')>>> a[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 'd']>>> c[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd']]#因為內層資料所佔空間一樣,所以a變化,c跟著變化
以上就是淺拷貝:整個父物件的地址不一樣,內層資料的地址相同,操作內層資料的話,一同變化;操作對象為父物件時,拷貝對象不跟著變化。
>>> a[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 'd']>>> d=copy.deepcopy(a)>>> d[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 'd']>>> id(a)3021737548104>>> id(d)3021737547656 #深拷貝父物件的地址不一樣>>> a.append('e')>>> a[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 'd', 'e']>>> d[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 'd']#a和d的地址不一樣,因此a變化,d不變化>>> id(a[0])1686357680>>> id(d[0])1686357680>>> id(a[3])3021737547528>>> id(d[3])3021737493256 #內層資料的地址不一樣>>> a[3].append('x')>>> a[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd', 'x'], 'd', 'e']>>> d[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 'd']
以上是深拷貝。
區別:
淺拷貝與原對象的內層資料地址相同;
深拷貝完全獨立開來,與原對象沒有任何聯絡。
總結
以上就是本文關於淺談Python對記憶體的使用(深淺拷貝)的全部內容,希望對大家有所協助。感興趣的朋友可以繼續參閱本站其他相關專題,如有不足之處,歡迎留言指出。感謝朋友們對本站的支援!