python里的深浅拷贝
拷贝就是拷贝,何来深浅之说?
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
其实这个是由于共享内存导致的结果
拷贝:原则上就是把数据分离出来,复制其数据,并以后修改互不影响。
先看 一个非拷贝的例子
=赋值:数据完全共享(=赋值是在内存中指向同一个对象,如果是可变(mutable)类型,比如列表,修改其中一个,另一个必定改变
如果是不可变类型(immutable),比如字符串,修改了其中一个,另一个并不
l1 = [1, 2, 3, ['aa', 'bb']]
l2 = l1
l2[0]='aaa'
l2[3][0]='bbb'
print(l1) #['aaa', 2, 3, ['bbb', 'bb']]
print(id(l1)==id(l2)) #True
l2 = l1 ,l1 完全赋值给l2 ,l2的内存地址与l1 相同,即内存完全指向
浅拷贝:数据半共享(复制其数据独立内存存放,但是只拷贝成功第一层)
如上述代码,l2浅拷贝了l1 ,之后l2把其列表中的列表的元素给修改,从结果看出,l1也被修改了。但是仅仅修改l1列表中的第一层元素,却并没有影响l2。
比较一下l2与l1的内存地址:False,说明,l2在内存中已经独立出一部分复制了l1的数据,但是只是浅拷贝,第二层的数据并没有拷贝成功,而是指向了l1中的第二层数据的内存地址,所以共享内存‘相当于‘’等号赋值’‘,所以就会有l2中第二层数据发生变化,l1中第二层数据也发生变化
如图,这就是浅拷贝的原理,l2拷贝l1的时候只拷贝了他的第一层,也就是在其他内存中重新创建了l1的第一层数据,但是l2无法拷贝l1的第二层数据,也就是列表中的列表,所以他就只能指向l1中的第二层数据
由此,当修改l1中第二层数据的时候,浅拷贝l1的l2中的第二层数据也随之发生改变
深拷贝:数据完全不共享(复制其数据完完全全放独立的一个内存,完全拷贝,数据不共享)
深拷贝就是完完全全复制了一份,且数据不会互相影响,因为内存不共享。
深拷贝的方法有
导入模块
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import copy l1 = [ 1 , 2 , 3 , [ 11 , 22 , 33 ]] # l2 = copy.copy(l1) 浅拷贝 l2 = copy.deepcopy(l1) print (l1, '>>>' ,l2) l2[ 3 ][ 0 ] = 1111 print (l1, ">>>" ,l2) |
由此可见深拷贝就是数据完完全全独立拷贝出来一份。不会由原先数据变动而变动
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