Python中的對象引用、淺拷貝與深拷貝

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最近項目中遇到一個Python淺拷貝機制引起的bug，由於對於Python中對象引用、賦值、淺拷貝/深拷貝機制沒有足夠的認識，導致調試了很久才發現問題，這裡簡單記錄一下相關概念。

在Python的設計哲學中，Python中的每一個東西都是對象，都有一個ob_refcnt變數，這個變數維護著對對象的引用計數，決定著對象的建立與消亡。

所以在Python程式中，一般的賦值操作其實只是將左值指向了右值的引用，並不會建立新的對象，可以通過id函數查看Python中對象在記憶體中的唯一標識，以list對象為例，如下代碼：

>>> alist=[[1,2],3,4]>>> blist=alist>>> id(alist);id(blist) #alist/blist實際引用記憶體中的同一個list對象140357688098184140357688098184>>> blist.append(5)>>> blist[[1, 2], 3, 4, 5]>>> alist[[1, 2], 3, 4, 5] #由於實際引用同一個list對象，blist增加一個元素後，alist的取值實際上是完全一樣的>>> id(alist);id(blist)140357688098184140357688098184

 

在上面的代碼中，將alist的值賦給blist，其實只是把blist指向了alist在記憶體中的對象，兩者引用了同一個list對象，此時如果對blist append一個新元素，由於是指向同一個對象，alist的輸出結果一樣會變化。

通過slice文法或者copy模組的copy函數，可以實現淺拷貝--

>>> import copy>>> alist=[[1,2],3,4]>>> blist=alist[:]>>> clist=copy.copy(alist)>>> id(alist);id(blist);id(clist) #alist/blist/clist實際已經指向記憶體中的不同list對象140357691858696140357691897864140357720939912>>> id(alist[0]);id(blist[0]);id(clist[0]) #alist[0]/blist[0]/clist[0]三個子物件依然指向記憶體中的同一個list對象140357691897800140357691897800140357691897800>>> blist.append(5)>>> blist[[1, 2], 3, 4, 5]>>> alist[[1, 2], 3, 4] #blist對象值的變更，不會再影響到alist和clist>>> clist[[1, 2], 3, 4]>>> alist[0].append(‘a‘)>>> alist[[1, 2, ‘a‘], 3, 4]>>> blist[[1, 2, ‘a‘], 3, 4, 5] #由於實際引用同一對象，alist[0]子物件值的變更，也會從blist[0]/clist[0]上體現出來>>> clist[[1, 2, ‘a‘], 3, 4]>>> id(alist[1]);id(blist[1]);id(clist[1])109194881091948810919488

 

可以看到blist和clist本身已經是新的list對象，不再引用alist這個list對象，但是三個list中的子物件還是相同的引用，因為python中的淺拷貝只能拷貝父物件，不會拷貝對象內部的子物件。

通過copy模組中的copy.deepcopy函數可以實現深拷貝：

>>> alist=[[1,2],3,4]>>> blist=copy.deepcopy(alist)>>> id(alist);id(blist) #alist/blist已經引用記憶體中不同的list對象140357692023560140357691897608>>> blist.append(5)>>> blist[[1, 2], 3, 4, 5]>>> alist[[1, 2], 3, 4] #blist取值的變更，不會影響到alist>>> id(alist[0]);id(blist[0]) #alist{0]/blist[0]兩個子物件也已經引用記憶體中不同的list對象140357691897864140357691896136>>> alist[0].append(‘a‘)>>> alist[[1, 2, ‘a‘], 3, 4]>>> blist[[1, 2], 3, 4, 5] # alist[0]子物件值的變更，也不會再印象到blist[0]的值>>> id(alist[1]);id(blist[1])1091948810919488

 

可以看到，通過copy.deepcopy進行拷貝後，alist和blist指向不同的list對象，同時其子物件alist[0]/blist[0]也指向了不同的list對象，但是alist[1]/blist[1]還是指向相同的對象，這是因為3、4在Python中其實是不可變對象，相當於是常量，在Python中不可變對象只會存在唯一一份，所以無論淺拷貝/深拷貝，都是對同一個不可變對象進行的引用。

對於dict/set這些Python類型對象的賦值操作，也會存在類似的淺拷貝/深拷貝的問題，下面再以dict為例貼一下代碼：

引用賦值:

>>> adct={‘d‘:{1:2}, 3:4}>>> bdct=adct>>> id(adct);id(bdct) #adct/bdct實際引用記憶體中的同一個dict對象140357688090760140357688090760>>> id(adct[‘d‘]);id(bdct[‘d‘]) #adct[‘d‘]/bdct[‘d‘]兩個子物件實際引用記憶體中的同一個dict對象140357691897928140357691897928>>> bdct[‘d‘].update({‘a‘:‘b‘})>>> bdct{‘d‘: {1: 2, ‘a‘: ‘b‘}, 3: 4}>>> adct{‘d‘: {1: 2, ‘a‘: ‘b‘}, 3: 4} #由於實際指向同一個子物件，bdct[‘d‘]取值的變更會直接影響到adct的值

copy.copy淺拷貝:

>>> adct={‘d‘:{1:2}, 3:4}>>> bdct=copy.copy(adct)>>> id(adct);id(bdct) #adct/bdct引用不同的dict對象140357688082888140357720937544>>> id(adct[‘d‘]);id(bdct[‘d‘]) #adct[‘d‘]/bdct[‘d‘]兩個子物件依然指向記憶體中同一個dict對象140357688101704140357688101704>>> bdct[‘d‘].update({‘a‘:‘b‘})>>> bdct{‘d‘: {1: 2, ‘a‘: ‘b‘}, 3: 4}>>> adct{‘d‘: {1: 2, ‘a‘: ‘b‘}, 3: 4} #由於實際引用同一個子物件，bdct[‘d‘]子物件值的變更會直接影響到adct的值

copy.deepcopy深拷貝:

>>> adct={‘d‘:{1:2}, 3:4}>>> bdct=copy.deepcopy(adct)>>> id(adct);id(bdct) #adct/bdct本身已經引用不同的dict對象140357691897928140357688094152>>> id(adct[‘d‘]);id(bdct[‘d‘]) #adct/bdct的子物件引用了不同的dict子物件140357688090760140357688085896>>> bdct[‘d‘].update({‘a‘:‘b‘})>>> bdct{‘d‘: {1: 2, ‘a‘: ‘b‘}, 3: 4}>>> adct{‘d‘: {1: 2}, 3: 4} #bdct[‘d‘]子物件的變更不會再影響到adct[‘d‘]的值

 

Python中的對象引用、淺拷貝與深拷貝