Python的赋值与深浅拷贝实例解析

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对象是一个定值

此时三种方法的作用实际上是相同的。

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import copy

a = "亚丝娜"
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)

print("源：id(a)->>>", id(a))
print("赋值：id(b)->>>", id(b))
print("浅拷贝：id(c)->>>", id(c))
print("深拷贝：id(d)->>>", id(d))

输出如下:

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源：id(a)->>> 4394180400
赋值：id(b)->>> 4394180400
浅拷贝：id(c)->>> 4394180400
深拷贝：id(d)->>> 4394180400

如果a的值被更改，只有a本身的id会改变，bcd都不变。

对象是一个引用

  • 首先，元组，数组，字典，类等的本质都是引用，或称之为“指针”，每个引用指向的实体都是有其相应地址的，比如这里的“亚丝娜”在内存中有一个具体的地址，而[“亚丝娜”]则是一个对于内存中“亚丝娜”实体的一个引用集，这个引用集本身也有一个独特的地址。
  • 对于不可变对象，Python 用引用计数的方式管理它们，所以 Python 不会对值相同的不可变对象，申请单独的内存空间。只会记录它的引用次数。
  • 使用“引用集”赋值是把引用集本身的地址赋给了左边的变量，即一个引用的引用。
  • 使用赋值的方法得到的对象，当原“引用集”中的任何引用发生任何改变时，其都会随着改变，就像一个快捷方式。但如果原“引用集”直接被覆盖了，则不会随之改变。

例：

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# 一位数组更改内层元素
a=["亚丝娜"]
b=a
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)

a[0] = "桐人"
print("源：id(a)->>>", id(a))
print("赋值：id(b)->>>", id(b))
print("浅拷贝：id(c)->>>", id(c))
print("深拷贝：id(d)->>>", id(d))
print(a,b,c,d)

"""
源：id(a)->>> 4585988416
赋值：id(b)->>> 4585988416
浅拷贝：id(c)->>> 4585374256
深拷贝：id(d)->>> 4585117648
['桐人'] ['桐人'] ['亚丝娜'] ['亚丝娜']
"""

# 一位数组完全变更
a=["亚丝娜"]
b=a
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)

a=["利兹"]
print("源：id(a)->>>", id(a))
print("赋值：id(b)->>>", id(b))
print("浅拷贝：id(c)->>>", id(c))
print("深拷贝：id(d)->>>", id(d))
print(a,b,c,d)

"""
源：id(a)->>> 4586047600
赋值：id(b)->>> 4583430096
浅拷贝：id(c)->>> 4585223344
深拷贝：id(d)->>> 4585988416
['利兹'] ['亚丝娜'] ['亚丝娜'] ['亚丝娜']
"""

# 二维数组更改最内层元素
a=[["亚丝娜"]]
b=a
b = a
c = copy.copy(a)
print("源（重赋值前）：id(a)->>>", id(a))
d = copy.deepcopy(a)

a[0][0]="利兹"
print("源：id(a)->>>", id(a))
print("赋值：id(b)->>>", id(b))
print("浅拷贝：id(c)->>>", id(c))
print("深拷贝：id(d)->>>", id(d))
print(a,b,c,d)

"""
源（重赋值前）：id(a)->>> 4586327008
源：id(a)->>> 4586327008
赋值：id(b)->>> 4586327008
浅拷贝：id(c)->>> 4586041088
深拷贝：id(d)->>> 4585375216
[['利兹']] [['利兹']] [['利兹']] [['亚丝娜']]
"""

# 二维数组更改第一维
a=[["亚丝娜"]]
b=a
b = a
c = copy.copy(a)
print("源（重赋值前）：id(a)->>>", id(a))
d = copy.deepcopy(a)

a[0]=["利兹"]
print("源：id(a)->>>", id(a))
print("赋值：id(b)->>>", id(b))
print("浅拷贝：id(c)->>>", id(c))
print("深拷贝：id(d)->>>", id(d))
print(a,b,c,d)

"""
源（重赋值前）：id(a)->>> 4585239328
源：id(a)->>> 4585239328
赋值：id(b)->>> 4585239328
浅拷贝：id(c)->>> 4586082944
深拷贝：id(d)->>> 4586327008
[['利兹']] [['利兹']] [['亚丝娜']] [['亚丝娜']]
"""

# 二维数组完全变更
a=[["亚丝娜"]]
b=a
b = a
c = copy.copy(a)
print("源（重赋值前）：id(a)->>>", id(a))
d = copy.deepcopy(a)

a=[["利兹"]]
print("源：id(a)->>>", id(a))
print("赋值：id(b)->>>", id(b))
print("浅拷贝：id(c)->>>", id(c))
print("深拷贝：id(d)->>>", id(d))
print(a,b,c,d)

"""
源（重赋值前）：id(a)->>> 4586082944
源：id(a)->>> 4585468704
赋值：id(b)->>> 4586082944
浅拷贝：id(c)->>> 4586327008
深拷贝：id(d)->>> 4586041088
[['利兹']] [['亚丝娜']] [['亚丝娜']] [['亚丝娜']]
"""
  • 赋值是完全的快捷方式。
  • 浅拷贝的实质是对一个“引用集”的所有引用的拷贝，即拷贝了一份“引用集”中记录的所有的这些的不可变对象的地址，但只拷贝了一层，或称并没有把这些对象本身拷贝一遍。
  • 如果引用集里还有引用集x，那么浅拷贝对x的作用和赋值相同，即如果x里的元素变了，浅拷贝的结果还是会跟着变。
  • 深拷贝把拷贝对象里面的所有层的引用集全部做了拷贝动作，直到引用到不可变变量，所以可以说深拷贝出来的结果和其拷贝对象没有任何耦合关系了。

简要版本

  • 由于 Python 内部引用计数的特性，对于不可变对象，浅拷贝和深拷贝的作用是一致的，就相当于复制了一份副本，原对象内部的不可变对象的改变，不会影响到复制对象。
  • 浅拷贝的拷贝。其实是拷贝了原始元素的引用（内存地址），所以当拷贝可变对象时，原对象内可变对象的对应元素的改变，会在复制对象的对应元素上，有所体现。
  • 深拷贝在遇到可变对象时，又在内部做了新建了一个副本。所以，不管它内部的元素如何变化，都不会影响到原来副本的可变对象。

参考

5张图彻底理解Python中的浅拷贝与深拷贝