详解Python直接赋值,深拷贝和浅拷贝
直接赋值: 对象的引用,也就是给对象起别名
浅拷贝: 拷贝父对象,但是不会拷贝对象的内部的子对象。
深拷贝: 拷贝父对象. 以及其内部的子对象
在之前的文章中,提到可变对象和不可变对象,接下来也是以这两者的区别进行展开
直接赋值
对于可变对象和不可变对象,将一个变量直接赋值给另外一个变量,两者 id 值一致,其实本质上是将变量量绑定到对象的过程.
>>> a=1 >>> b=a >>> id(a) == id(b) True >>> c="string" >>> d=c >>> id(c) == id(d) True >>> e=[1,2,3] >>> f=e >>> id(e)==id(f) True
关于修改新变量的值,对原有变量会产生的影响,在可变对象和不可变对象 中也做了讲述,这里通过几个例子,重新温习一下
不可变对象
>>> x=1 >>> y=x >>> id(x)==id(y) True >>> id(1)==id(y) True >>>>>> id(x) 1500143776 >>> y=y+1 >>> y 2 >>> x 1 >>> id(x)==id(y) False >>> id(y) 1500143808 >>> id(x) 1500143776
对于不可变对象,修改赋值后的新变量,不会对原有变量造成任何影响.为什么出现这种现象呢?因为不可变对象一旦创建之后就不允许被改变.后面对 y
进行的操作,其实是重新创建一个对象并绑定的结果:
可变对象
>>> m=[1,2,3] >>> n=m >>> id(n)==id(m) True >>> id(m) 1772066764488 >>> id(n[0]) 1772066764656 >>> n[0]=4 >>> n [4, 2, 3] >>> m [4, 2, 3] >>> id(n)==id(m) True >>> id(m) 1772066764488
对于可变对象,修改赋值后的变量,会对原有的变量造成影响,会导致其 value
值的改变,但是其id
值保持不变
从上图不难看出,这个时候的 id(n[0]) 的值,和未修改前的 id值应该不一样,可以输出看一下
>>>id(n[0]) 1772066764752 # 最初没有修改前是 1772066764656
n[0]
修改前后为什么 id 值出现改变呢? 首先需要明确一点 n[0]
绑定的是一个不可变对象,在文章的最初提到,不可变对象一旦创建就不允许修改.显然对 n[0]
进行修改,不能在绑定对象的内存上进行修改,那如何实现重新赋值呢?只能创建一个新的对象 4
,然后将 n[0]
绑定到新的对象
浅拷贝和深拷贝
先看一下官方文档的定义
The difference between shallow and deep copying is only relevant for compound objects (objects that contain other objects, like lists or
class instances).
A shallow copy constructs a new compound object and then (to the
extent possible) inserts the same objects into it that the
original contains.
A deep copy constructs a new compound object and then, recursively,inserts copies into it of the objects found in the original.
从文档中不难看出,上面提到深拷贝和浅拷贝两者区别在于在复合对象,那接下来也只讨论复合对象.
浅拷贝
注意到官方文档也提到对浅拷贝和深拷贝的定义,从上文中不难看出,浅拷贝构建一个复合对象,然后将原有复合对象包含的对象插入到新的复合对象中
从上图不难看出,浅拷贝后,新复合对象包含的对象(可变或者不可变)的 id 值和原有对象包含的对象的 id 值相同
看一下具体例子:
>>> import copy >>> a=[1,2,[3,4]] >>> b=copy.copy(a) >>> id(b[0])==id(a[0]) True >>> id(b[2])==id(a[2]) True >>> id(b[2][0])==id(a[2][0]) True
现在让我们试着修改一下浅拷贝后的 b
的值,在修改前,可以先思考一下,如果修改 b[0]
可能会发生什么?
由于 b[0] = 1
,很显然 1 属于不可变对象,那么根据对不可变变量修改的规则,则 b[0]
会绑定到新的变量上,而 a[0]
的由于没有修改,则保持不变,真的是这样吗?让我们验证一下
>>> b[0]=5 >>> b [5, 2, [3, 4]] >>> a [1, 2, [3, 4]]
接下来我们要尝试修改一下 b[2]
,由于 b[2]
绑定的对象是 list
,属于可变对象,按照上面说的可变对象修改的规则,则修改后的 b[2]
的 id
值保持不变,但是其 value
值会发生改变. 同样的让我们通过例子验证一下
>>> id(b[2]) 4300618568 >>> b[2][0]=6 >>> id(b[2]) 4300618568 >>> b [5, 2, [6, 4]] >>> a [1, 2, [6, 4]]
由于 b[2]
和 a[2]
绑定同一个可变对象,很显然对 b[2]
的修改同样会映射到 a[2]
上
深拷贝
深拷贝构建一个复合对象,然后递归的将原有复合包含的对象的副本插入到新的复合对象中
若上图所示,深拷贝后,新的复合对象包含的对象,若对象为不可变对象,则 id 值保持不变,若对象为可变对象,则 id 值发生改变
看一个例子:
>>> import copy >>> a=[1,2,[3,4]] >>> b=copy.deepcopy(a) >>> id(b[0])==id(a[0]) True >>> id(b[2])==id(a[0]) False >>> id(b[2][0])==id(a[2][0]) True
接下来让我们修改一下变量 b
,这里就不在修改不可变对象 b[0]
和 b[1]
了,因为结果很明显,对 a 不会产生任何影响,我们来修改 b[2]
,那么修改 b[2]
会对 a[2]
产生影响吗?很明显答案是不会,因为深拷贝就相当于克隆出了一个全新的个体,两者不再有任何关系
>>> b[2][0]=5 >>> b [1, 2, [5, 4]] >>> a [1, 2, [3, 4]]
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