Python 浅复制和深复制的区别

ゝ一世哀愁。 2022-05-20 10:30 234阅读 0赞

Python中，对象的赋值，拷贝（深/浅拷贝）之间是有差异的，如果使用的时候不注意，就可能产生意外的结果。

下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别。

**对象赋值**

直接看一段代码：

Python

will = \["Will", 28, \["Python", "C\#", "JavaScript"\]\] wilber = will print id(will) print will print \[id(ele) for ele in will\] print id(wilber) print wilber print \[id(ele) for ele in wilber\] will\[0\] = "Wilber" will\[2\].append("CSS") print id(will) print will print \[id(ele) for ele in will\] print id(wilber) print wilber print \[id(ele) for ele in wilber\]

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 </td> 
 <td> will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]] wilber = will print id(will) print will print [id(ele) for ele in will] print id(wilber) print wilber print [id(ele) for ele in wilber] &nbsp; will[0] = "Wilber" will[2].append("CSS") print id(will) print will print [id(ele) for ele in will] print id(wilber) print wilber print [id(ele) for ele in wilber] </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

代码的输出为：

![aa213e02gw1ewi711u9dzj20h104674w.jpg][]

下面来分析一下这段代码：

*  首先，创建了一个名为will的变量，这个变量指向一个list对象，从第一张图中可以看到所有对象的地址（每次运行，结果可能不同）
 *  然后，通过will变量对wilber变量进行赋值，那么wilber变量将指向will变量对应的对象（内存地址），也就是说”wilber is will”，”wilber\[i\] is will\[i\]”

可以理解为，Python中，对象的赋值都是进行对象引用（内存地址）传递

*  第三张图中，由于will和wilber指向同一个对象，所以对will的任何修改都会体现在wilber上

这里需要注意的一点是，str是不可变类型，所以当修改的时候会替换旧的对象，产生一个新的地址39758496

![aa213e02gw1ewi712vejqj20cy0c4ta9.jpg][]

**浅拷贝**

下面就来看看浅拷贝的结果：

Python

import copy will = \["Will", 28, \["Python", "C\#", "JavaScript"\]\] wilber = copy.copy(will) print id(will) print will print \[id(ele) for ele in will\] print id(wilber) print wilber print \[id(ele) for ele in wilber\] will\[0\] = "Wilber" will\[2\].append("CSS") print id(will) print will print \[id(ele) for ele in will\] print id(wilber) print wilber print \[id(ele) for ele in wilber\]

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 </td> 
 <td> import copy &nbsp; will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]] wilber = copy.copy(will) &nbsp; print id(will) print will print [id(ele) for ele in will] print id(wilber) print wilber print [id(ele) for ele in wilber] &nbsp; will[0] = "Wilber" will[2].append("CSS") print id(will) print will print [id(ele) for ele in will] print id(wilber) print wilber print [id(ele) for ele in wilber] </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

代码结果为：

![aa213e02gw1ewi713k16uj20h40473z3.jpg][]

分析一下这段代码：

*  首先，依然使用一个will变量，指向一个list类型的对象
 *  然后，通过copy模块里面的浅拷贝函数copy()，对will指向的对象进行浅拷贝，然后浅拷贝生成的新对象赋值给wilber变量

浅拷贝会创建一个新的对象，这个例子中”wilber is not will”  
但是，对于对象中的元素，浅拷贝就只会使用原始元素的引用（内存地址），也就是说”wilber\[i\] is will\[i\]”

*  当对will进行修改的时候

由于list的第一个元素是不可变类型，所以will对应的list的第一个元素会使用一个新的对象39758496  
但是list的第三个元素是一个可不类型，修改操作不会产生新的对象，所以will的修改结果会相应的反应到wilber上

![aa213e02gw1ewi714xz4mj20dq0ehgnq.jpg][]

总结一下，当我们使用下面的操作的时候，会产生浅拷贝的效果：

*  使用切片\[:\]操作
 *  使用工厂函数（如list/dir/set）
 *  使用copy模块中的copy()函数

**深拷贝**

最后来看看深拷贝：

Python

import copy will = \["Will", 28, \["Python", "C\#", "JavaScript"\]\] wilber = copy.deepcopy(will) print id(will) print will print \[id(ele) for ele in will\] print id(wilber) print wilber print \[id(ele) for ele in wilber\] will\[0\] = "Wilber" will\[2\].append("CSS") print id(will) print will print \[id(ele) for ele in will\] print id(wilber) print wilber print \[id(ele) for ele in wilber\]

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 </td> 
 <td> import copy &nbsp; will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]] wilber = copy.deepcopy(will) &nbsp; print id(will) print will print [id(ele) for ele in will] print id(wilber) print wilber print [id(ele) for ele in wilber] &nbsp; will[0] = "Wilber" will[2].append("CSS") print id(will) print will print [id(ele) for ele in will] print id(wilber) print wilber print [id(ele) for ele in wilber] </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

代码的结果为：

![aa213e02gw1ewi715ph8ij20gy046dge.jpg][]

分析一下这段代码：

*  首先，同样使用一个will变量，指向一个list类型的对象
 *  然后，通过copy模块里面的深拷贝函数deepcopy()，对will指向的对象进行深拷贝，然后深拷贝生成的新对象赋值给wilber变量

跟浅拷贝类似，深拷贝也会创建一个新的对象，这个例子中”wilber is not will”  
但是，对于对象中的元素，深拷贝都会重新生成一份（有特殊情况，下面会说明），而不是简单的使用原始元素的引用（内存地址）  
例子中will的第三个元素指向39737304，而wilber的第三个元素是一个全新的对象39773088，也就是说，”wilber\[2\] is not will\[2\]”

*  当对will进行修改的时候

由于list的第一个元素是不可变类型，所以will对应的list的第一个元素会使用一个新的对象39758496  
但是list的第三个元素是一个可不类型，修改操作不会产生新的对象，但是由于”wilber\[2\] is not will\[2\]”，所以will的修改不会影响wilber

![aa213e02gw1ewi71719u4j20dq0ehmzk.jpg][]

**拷贝的特殊情况**

其实，对于拷贝有一些特殊情况：

*  对于非容器类型（如数字、字符串、和其他’原子’类型的对象）没有拷贝这一说

也就是说，对于这些类型，”obj is copy.copy(obj)” 、”obj is copy.deepcopy(obj)”

*  如果元祖变量只包含原子类型对象，则不能深拷贝，看下面的例子

![aa213e02gw1ewi71cmbynj20hc047t9l.jpg][]

**总结**

本文介绍了对象的赋值和拷贝，以及它们之间的差异：

*  Python中对象的赋值都是进行对象引用（内存地址）传递
 *  使用copy.copy()，可以进行对象的浅拷贝，它复制了对象，但对于对象中的元素，依然使用原始的引用.
 *  如果需要复制一个容器对象，以及它里面的所有元素（包含元素的子元素），可以使用copy.deepcopy()进行深拷贝
 *  对于非容器类型（如数字、字符串、和其他’原子’类型的对象）没有被拷贝一说
 *  如果元祖变量只包含原子类型对象，则不能深拷贝，看下面的例子

[aa213e02gw1ewi711u9dzj20h104674w.jpg]: /images/20220520/63bc95165e374f44bde1dc3355e59c25.png
[aa213e02gw1ewi712vejqj20cy0c4ta9.jpg]: /images/20220520/760e6d0231454fefb87274a944ec3fdc.png
[aa213e02gw1ewi713k16uj20h40473z3.jpg]: /images/20220520/cd54badcc0c34193a2aa54cf8e5578de.png
[aa213e02gw1ewi714xz4mj20dq0ehgnq.jpg]: /images/20220520/a011bea42af1413798bef7202f33b98c.png
[aa213e02gw1ewi715ph8ij20gy046dge.jpg]: /images/20220520/92aaddfdf2764813a893b7829b4d8bd2.png
[aa213e02gw1ewi71719u4j20dq0ehmzk.jpg]: /images/20220520/0bc77065f0ae4c6ca75f424ed1cb1b39.png
[aa213e02gw1ewi71cmbynj20hc047t9l.jpg]: /images/20220520/7e3d35983eb04cd4bb331edc87c79be8.png