Python的浅拷贝与深拷贝

定义：

• =号浅拷贝：在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。copy了之后两个仍然是同一个东西。那么他们内部的元素自然也是一样的，对其中一个进行修改，另一个也会跟着变>
• copy()浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，把对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象我不复制.(copy了子对象)
• copy.deepcopy()深拷贝：外围和内部元素都进行了拷贝对象本身，而不是引用。也就是，把对象复制一遍，并且该对象中引用的其他对象我也复制。(子对象的子对象都copy了，很强大)

几个术语的解释：

1. 变量：是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接空间
2. 对象：被分配的一块内存，存储其所代表的值
3. 引用：是自动形成的从变量到对象的指针
4. 注意：类型（int类型，long类型(python3已去除long类型，只剩下int类型的数据)）属于对象，不是变量
5. 不可变对象：一旦创建就不可修改的对象，包括字符串、元组、数字
6. 可变对象：可以修改的对象，包括列表、字典。

应用的范围：

1. 切片可以应用于：列表、元组、字符串，但不能应用于字典。
2. 深浅拷贝，既可应用序列（列表、元组、字符串），也可应用字典。

深浅拷贝的作用：

1. 减少内存的使用。
2. 以后在做数据的清洗、修改或者入库的时候，对原数据进行复制一份，以防数据修改之后，找不到原数据。

对于不可变对象的深浅拷贝：

• 不可变对象类型，没有被拷贝的说法，即便是用深拷贝，查看id的话也是一样的，如果对其重新赋值，也只是新创建一个对象，替换掉旧的而已。
• 一句话就是，不可变类型，不管是深拷贝还是浅拷贝，地址值和拷贝后的值都是一样的。

#先来简单的小示例
L = [1,2,3,[4,5,6],7]

#=号copy
a = L

#浅copy
b = L.copy()

#深copy
import copy
c = copy.deepcopy(L)

print(L)
print(a)
print(b)
print(c)

L.remove(1)
L[3].remove(4)

print(L)
print(a)
print(b)
print(c)

#输出结果
[1, 2, 3, [4, 5, 6], 7]
[1, 2, 3, [4, 5, 6], 7]
[1, 2, 3, [4, 5, 6], 7]
[1, 2, 3, [4, 5, 6], 7]

[1, 2, 3, [5, 6]]              # L
[1, 2, 3, [5, 6]]              # =号：指向型copy，都一样
[1, 2, 3, [5, 6], 7]           # 浅copy，只copy到子对象
[1, 2, 3, [4, 5, 6], 7]        # 深copy，子对象的子对象都copy，非常暴力

copy的内存地址详解：

import copy

a=(1,2,3)
print("=====第一种=号浅拷贝=====")
b=a
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====另一种copy浅拷贝===")
b=copy.copy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====深拷贝=====")
b=copy.deepcopy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
# 结果如下：
=====浅拷贝=====
(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
2814522335952
2814522335952
=====另一种浅拷贝===
(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
2814522335952
2814522335952
=====深拷贝=====
(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
2814522335952
2814522335952

对于可变对象深浅拷贝:

• =浅拷贝：值相等，地址相等
• copy浅拷贝：值相等，地址不相等
• deepcopy深拷贝：值相等，地址不相等

import copy

a=[1,2,3]
print("=====第一种=号浅拷贝=====")
b=a
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====另一种copy浅拷贝===")
b=copy.copy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====深拷贝=====")
b=copy.deepcopy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
#结果如下：
=====浅拷贝=====
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2007696321544
2007696321544
=====另一种copy浅拷贝===
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2007696321544
2007695909960
=====深拷贝=====
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2007696321544
2007696319560

'''注意'''
m = [1, 2, [3]]
n = m       # =号浅拷贝
n[1] = 4
n[2][0] = 5
print(m)
#输出[1, 4, [5]]

m = [1, 2, [3]]
n = m[:]   # 效果等同copy浅拷贝
n[1] = 4
n[2][0] = 5
print(m)
#输出 [1, 2, [5]]

总结：

1，深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间。

2，不可变类型的对象，对于深浅拷贝毫无影响，最终的地址值和值都是相等的。

3，可变类型： 
=浅拷贝： 值相等，地址相等 
copy浅拷贝：值相等，地址不相等 
deepcopy深拷贝：值相等，地址不相等

 

学习内容参考：

Python中深拷贝与浅拷贝的区别

大家都是拷贝，凭什么你这么秀？