三、深浅拷贝

  在Python中将一个变量的值传递给另外一个变量通常有三种:赋值、浅拷贝以及深拷贝

  讨论深浅拷贝之前我们把Python的数据类型分为基本数据类型包括数字、字符串、布尔以及None等,还有一种像列表、元祖、字典等属于有基本数据类型作为最基本的元素组成的

在Python中基本数据类型的赋值、浅拷贝及深拷贝没有任何意义,都是指向同一块内存地址,也不存在层次的问题

>>> import copy
>>> n1 = 'abc'
>>> n2 = n1
>>> n3 = copy.copy(n1)
>>> n4 = copy.deepcopy(n1)
>>> id(n1)
140350336680040
>>> id(n2)
140350336680040
>>> id(n3)
140350336680040
>>> id(n4)
140350336680040

  说明:Python的copy模块的copy和deepcopy函数分别为我们实现了浅拷贝和深拷贝,我们可以看到,赋值、浅拷贝和深拷贝他们最后的id(Python内存地址的表达方式)都是一样的,没有分别

  现在讨论其他的字典,列表等这些非基本数据类型对象的赋值、浅拷贝及深拷贝的区别

  假设我们有这么一个字典n1 = {"k1": "abc", "k2": 123, "k3": ["abc", 123]}

  1、赋值

  我们知道赋值及时将变量的内存赋个另一个变量,让另一个变量指向那个内存地址

>>> n1 = {"k1": "abc", "k2": 123, "k3": ["abc", 123]}
>>> id(n1)
140350328984328
>>> n2 = n1
>>> id(n2)
140350328984328 # 可以看到内存地址和n1是完全一样的

  2、浅拷贝

  浅拷就是在内存中将第一层额外开辟空间进行存放

>>> n3 = copy.copy(n1)
>>> id(n3)
140350328986504 # 可以看n3的内存地址已经和n1不同了

  但是如果我们继续深入看一下n3里面的第二层的非基本数据类型的元素

>>> id(n1['k3'])
140350328603976
>>> id(n3['k3'])
140350328603976 # 字典里的列表还是指向同一个列表

  3、深拷贝

  深拷贝就是在内存中将数据从新创建一份,不仅仅是第一层,第二层、第三层...都会重新创建一份

>>> id(n1['k3'])
140350328603976
>>> id(n4['k3'])
140350328604296 # 可以看到第二层的列表也拷贝了一份,内存地址已经完全不一样

  注意:这仅局限于非基本数据类型,基本数据类型还会是同一个内存地址

>>> id(n1['k1'])
140350336680040
>>> id(n4['k1'])
140350336680040

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