Python中的赋值、深拷贝与浅拷贝(内存地址)
Python中的赋值、深拷贝与浅拷贝(内存地址)
1、python中的可变对象与不可变对象
(1) 可变对象:dict,list
- def dict_test():
- a = {}
- b = a
- print(id(a)) # 140367329543360
- a['a'] = 'hhhh'
- print('id a:' + str(id(a))) # id a:140367329543360
- print('a:' + str(a)) # a:{'a': 'hhhh'}
- print('id b:' + str(id(b))) # id b:140367329543360
- print('b:' + str(b)) # b:{'a': 'hhhh'}
- if __name__ == '__main__':
- dict_test()
内存变化如下:
(2) 不可变对象:int,string,float,tuple
- def int_test():
- i = 77
- j = 77
- print(id(77)) #
- print('i id:' + str(id(i))) #i id:140396579590760
- print('j id:' + str(id(j))) #j id:140396579590760
- print i is j #True
- j = j + 1
- print('new i id:' + str(id(i))) #new i id:140396579590760
- print('new j id:' + str(id(j))) #new j id:140396579590736
- print i is j #False
- if __name__ == '__main__':
- int_test()
内存分配如下:
2、赋值、浅拷贝与深拷贝:
(1) b = a: 赋值引用,a 和 b 都指向同一个对象。
(2) b = a.copy(): 浅拷贝, a 和 b 是一个独立的对象,但他们的子对象还是指向统一对象(是引用)。
(3) b = copy.deepcopy(a): 深度拷贝, a 和 b 完全拷贝了父对象及其子对象,两者是完全独立的。
3、更多实例:
- #!/usr/bin/python
- # -*-coding:utf-8 -*-
- import copy
- a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象
- b = a #赋值,传对象的引用
- c = copy.copy(a) #对象拷贝,浅拷贝
- d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝,深拷贝
- a.append(5) #修改对象a
- a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象
- print( 'a = ', a )
- print( 'b = ', b )
- print( 'c = ', c )
- print( 'd = ', d )
运行结果如下:
- ('a = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5])
- ('b = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5])
- ('c = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']])
- ('d = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']])
4、按照具体需求选择合适的赋值或者拷贝形式:
建议:在内存足够的情况下,选择深拷贝,这样逻辑处理独立,不会产生上下文的影响,不容易发生难以解决的bug。
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