python基础知识5——赋值与深浅拷贝——整数和字符串，列表元组字典

深浅copy

和很多语言一样，Python中也分为简单赋值、浅拷贝、深拷贝这几种“拷贝”方式。

在学习过程中，一开始对浅拷贝理解很模糊。不过经过一系列的实验后，我发现对这三者的概念有了进一步的了解。

一、赋值

赋值算是这三种操作中最常见的了，我们通过一些例子来分析下赋值操作：

str例

 >>> a = 'hello'
 >>> b = 'hello'
 >>> c = a
 >>> [id(x) for x in a,b,c]
 [4404120000, 4404120000, 4404120000]

由以上指令中，我们可以发现a, b, c三者的地址是一样的。所以以上赋值的操作就相当于c = a = b = 'hello'。

赋值是系统先给一个变量或者对象(这里是'hello')分配了内存，然后再将地址赋给a, b, c。所以它们的地址是相同的。

list例

 >>> a = ['hello']
 >>> b = ['hello']
 >>> c = a
 >>> [id(x) for x in a,b,c]
 [4403975952, 4404095096, 4403975952]

但是这种情况却不一样了，a和b的地址不同。为何？

因为str是不可变的，所以同样是'hello'只有一个地址，但是list是可变的，所以必须分配两个地址。

这时，我们希望探究以上两种情况如果 修改值 会如何？

str例

 >>> a = 'world'
 >>> [id(x) for x in a,b,c]
 [4404120432, 4404120000, 4404120000]
 >>> print a, b, c
 world hello hello

这时a的地址和值变了，但是b, c地址和值都未变。因为str的不可变性，a要重新赋值则需重新开辟内存空间，所以a的值改变，a指向的地址改变。b, c由于'hello'的不变性，不会发生改变。

list例

 >>> a[0] = 'world'
 >>> [id(x) for x in a,b,c]
 [4403975952, 4404095096, 4403975952]
 >>> print a, b, c
 ['world'] ['hello'] ['world']

这时a, c的值和地址均改变，但二者仍相同，b不改变。由于list的可变性，所以修改list的值不需要另外开辟空间，只需修改原地址的值。所以a, c均改变。

在了解了以上的不同点之后，我们就能很好地分析浅拷贝和深拷贝了。

我们均用list作为例子。

二、浅拷贝

 >>> a = ['hello', [123, 234]]
 >>> b = a[:]
 >>> [id(x) for x in a,b]
 [4496003656, 4496066752]
 >>> [id(x) for x in a]
 [4496091584, 4495947536]
 >>> [id(x) for x in b]
 [4496091584, 4495947536]

Line3,4可以看出a, b地址不同，这符合list是可变的，应开辟不同空间。那浅拷贝就是拷贝了一个副本吗？再看Line5 - 8，我们发现a, b中元素的地址是相同的。如果说字符串'hello'地址一致还能理解，但是第二个元素是list地址仍一致。 这就说明了浅拷贝的特点，只是将容器内的元素的地址复制了一份 。

接着我们尝试修改a, b中的值：

 >>> a[0] = 'world'
 >>> a[1].append(345)
 >>> print 'a = ', a, '\n\r', 'b = ', b
 a =  ['world', [123, 234, 345]]
 b =  ['hello', [123, 234, 345]]

a中第一个元素str改变，但是b中未改变；a中第二个元素改变，b中也改变。这就符合不可变的对象修改会开辟新的空间，可变的对象修改不会开辟新空间。也进一步证明了 浅拷贝仅仅是复制了容器中元素的地址 。

三、深拷贝

 >>> from copy import deepcopy
 >>> a = ['hello', [123, 234]]
 >>> b = deepcopy(a)
 >>> [id(x) for x in a, b]
 [4496066824, 4496066680]
 >>> [id(x) for x in a]
 [4496091584, 4496067040]
 >>> [id(x) for x in b]
 [4496091584, 4496371792]

深拷贝后，可以发现a, b地址以及a, b中元素地址均不同。这才是完全 拷贝了一个副本 。

修改a的值后：

 >>> a[0] = 'world'
 >>> a[1].append(345)
 >>> print 'a = ', a, '\n\r', 'b = ', b
 a =  ['world', [123, 234, 345]]
 b =  ['hello', [123, 234]]

从Line4,5中可以发现仅仅a修改了，b没有任何修改。 因为b是一个完全的副本，元素地址均与a不同，a修改，b不受影响 。

总结：

1. 赋值是将一个对象的地址赋值给一个变量，让变量指向该地址（ 旧瓶装旧酒 ）。

2. 浅拷贝是在另一块地址中创建一个新的变量或容器，但是容器内的元素的地址均是源对象的元素的地址的拷贝。也就是说新的容器中指向了旧的元素（ 新瓶装旧酒 ）。

3. 深拷贝是在另一块地址中创建一个新的变量或容器，同时容器内的元素的地址也是新开辟的，仅仅是值相同而已，是完全的副本。也就是说（ 新瓶装新酒 ）。

 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
 
 输出结果：
 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']]

一、数字和字符串

对于 数字 和 字符串 而言，赋值、浅拷贝和深拷贝无意义，因为其永远指向同一个内存地址。

 1 import copy
 2 # ######### 数字、字符串 #########
 3 n1 = 123
 4 # n1 = "i am alex age 10"
 5 print(id(n1))
 6 # ## 赋值 ##
 7 n2 = n1
 8 print(id(n2))
 9 # ## 浅拷贝 ##
10 n2 = copy.copy(n1)
11 print(id(n2))
12
13 # ## 深拷贝 ##
14 n3 = copy.deepcopy(n1)
15 print(id(n3))

二、其他基本数据类型

对于字典、元祖、列表 而言，进行赋值、浅拷贝和深拷贝时，其内存地址的变化是不同的。

1、赋值

赋值，只是创建一个变量，该变量指向原来内存地址，如：

1 n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
2
3 n2 = n1

　　

2、浅拷贝

浅拷贝，在内存中只额外创建第一层数据

1 import copy
2
3 n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
4
5 n3 = copy.copy(n1) 

3、深拷贝

深拷贝，在内存中将所有的数据重新创建一份（排除最后一层，即：python内部对字符串和数字的优化）

1 import copy
2
3 n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
4
5 n4 = copy.deepcopy(n1)

为什么要拷贝？

当进行修改时，想要保留原来的数据和修改后的数据

数字字符串 和 集合 在修改时的差异？（深浅拷贝不同的终极原因）

1 在修改数据时：
2   数字字符串：在内存中新建一份数据
3        集合：修改内存中的同一份数据

对于集合，如何保留其修改前和修改后的数据？

在内存中拷贝一份

对于集合，如何拷贝其n层元素同时拷贝？

深拷贝

 1 浅copy
 2 >>> dict = {"a":("apple",),"bo":{"b":"banna","o":"orange"},"g":["grape","grapefruit"]}
 3 >>> dict = {"a":("apple",),"bo":{"b":"banna","o":"orange"},"g":["grape","grapefruit"]}
 4 >>> dict2 = dict.copy()
 5
 6
 7 >>> dict["g"][0] = "shuaige"  #第一次我修改的是第二层的数据
 8 >>> print dict
 9 {'a': ('apple',), 'bo': {'b': 'banna', 'o': 'orange'}, 'g': ['shuaige', 'grapefruit']}
10 >>> print dict2
11 {'a': ('apple',), 'bo': {'b': 'banna', 'o': 'orange'}, 'g': ['shuaige', 'grapefruit']}
12 >>> id(dict["g"][0]),id(dict2["g"][0])
13 (140422980581296, 140422980581296)  #从这里可以看出第二层他们是用的内存地址
14 >>>
15
16
17 >>> dict["a"] = "dashuaige"  #注意第二次这里修改的是第一层
18 >>> print dict
19 {'a': 'dashuaige', 'bo': {'b': 'banna', 'o': 'orange'}, 'g': ['shuaige', 'grapefruit']}
20 >>> print dict2
21 {'a': ('apple',), 'bo': {'b': 'banna', 'o': 'orange'}, 'g': ['shuaige', 'grapefruit']}
22 >>>
23 >>> id(dict["a"]),id(dict2["a"])
24 (140422980580816, 140422980552272)  #从这里看到第一层他们修改后就不会是相同的内存地址了！
25 >>>
26
27
28 #这里看下，第一次我修改了dict的第二层的数据，dict2也跟着改变了，但是我第二次我修改了dict第一层的数据dict2没有修改。
29 说明：浅copy只是第一层是独立的，其他层面是公用的！作用节省内存
30
31 深copy
32
33 >>> import copy  #深copy需要导入模块
34 >>> dict = {"a":("apple",),"bo":{"b":"banna","o":"orange"},"g":["grape","grapefruit"]}
35 >>> dict2 = copy.deepcopy(dict)
36 >>> print dict
37 {'a': ('apple',), 'bo': {'b': 'banna', 'o': 'orange'}, 'g': ['grape', 'grapefruit']}
38 >>> print dict2
39 {'a': ('apple',), 'bo': {'b': 'banna', 'o': 'orange'}, 'g': ['grape', 'grapefruit']}
40 >>> dict["g"][0] = "shuaige"   #修改第二层数据
41 >>> print dict
42 {'a': ('apple',), 'bo': {'b': 'banna', 'o': 'orange'}, 'g': ['shuaige', 'grapefruit']}
43 >>> print dict2
44 {'a': ('apple',), 'bo': {'b': 'banna', 'o': 'orange'}, 'g': ['grape', 'grapefruit']}
45 >>> id(dict["g"][0]),id(dict2["g"][0])
46 (140422980580816, 140422980580288)  #从这里看到第二个数据现在也不是公用了
47
48 # 通过这里可以看出他们现在是一个完全独立的，当你修改dict时dict2是不会改变的因为是两个独立的字典！