深浅拷贝

Python 深拷贝和浅拷贝概念理解*****

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  • 浅拷贝,指的是重新分配一块内存创建一个新的对象,但里面的元素是原对象中各个子对象的引用

  • 深拷贝,是指重新分配一块内存,创建一个新的对象,并且将原对象中的元素,以递归的方式,通过创建新的子对象拷贝到新对象中。因此,新对象和原对象没有任何关联

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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,另一个并不会变

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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)

 

复制代码
l1 = [1,2,3,[11,22,33]]
l2 = l1.copy()
print(l2) #[1,2,3,[11,22,33]]
l2[3][2]='aaa'
print(l1) #[1, 2, 3, [11, 22, 'aaa']]
print(l2) #[1, 2, 3, [11, 22, 'aaa']]
l1[0]= 0
print(l1) #[0, 2, 3, [11, 22, 'aaa']]
print(l2) #[1, 2, 3, [11, 22, 'aaa']]
print(id(l1)==id(l2)) #Flase
复制代码

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


# 浅拷贝
import copy

l=[1,2,[3,4]]
qian=copy.copy(l)
l[0]=666
l[2].append(8888)
print(l,qian)

[666, 2, [3, 4, 8888]] 
[1, 2, [3, 4, 8888]]
# 深拷贝
deep=copy.deepcopy(l)
l[0]=666
l[2].append(12)
#
print(l,deep)

[666, 2, [3, 4, 12]] 
[1, 2, [3, 4]]

浅拷贝copy。

复制代码
# 同一代码块下:
l1 = [1, '太白', True, (1,2,3), [22, 33]]
l2 = l1.copy()
print(id(l1), id(l2))  # 2713214468360 2713214524680
print(id(l1[-2]), id(l2[-2]))  # 2547618888008 2547618888008
print(id(l1[-1]),id(l2[-1]))  # 2547620322952 2547620322952
# 不同代码块下:
>>> l1 = [1, '太白', True, (1, 2, 3), [22, 33]]
>>> l2 = l1.copy()
>>> print(id(l1), id(l2))
1477183162120 1477183162696
>>> print(id(l1[-2]), id(l2[-2]))
1477181814032 1477181814032
>>> print(id(l1[-1]), id(l2[-1]))
1477183162504 1477183162504
复制代码

对于浅copy来说,只是在内存中重新创建了开辟了一个空间存放一个新列表,但是新列表中的元素与原列表中的元素是公用的。

img

深拷贝deepcopy。

复制代码
# 同一代码块下
import copy
l1 = [1, 'alex', True, (1,2,3), [22, 33]]
l2 = copy.deepcopy(l1)
print(id(l1), id(l2))  # 2788324482440 2788324483016
print(id(l1[0]),id(l2[0]))  # 1470562768 1470562768
print(id(l1[-1]),id(l2[-1]))  # 2788324482632 2788324482696
print(id(l1[-2]),id(l2[-2]))  # 2788323047752 2788323047752
# 不同代码块下
>>> import copy
>>> l1 = [1, '太白', True, (1, 2, 3), [22, 33]]
>>> l2 = copy.deepcopy(l1)
>>> print(id(l1), id(l2))
1477183162824 1477183162632
>>> print(id(0), id(0))
1470562736 1470562736
>>> print(id(-2), id(-2))
1470562672 1470562672
>>> print(id(l1[-1]), id(l2[-1]))
1477183162120 1477183162312
复制代码

img

对于深copy来说,列表是在内存中重新创建的,列表中可变的数据类型是重新创建的,列表中的不可变的数据类型是公用的。

一层的情况:

import copy
 
# 浅拷贝
li1 = [1, 2, 3]
li2 = li1.copy()
li1.append(4)
print(li1, li2)  # [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3]
 
# 深拷贝
li1 = [1, 2, 3]
li2 = copy.deepcopy(li1)
li1.append(4)
print(li1, li2)  # [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3]

多层的情况:

import copy
 
# 浅拷贝 指向共有的地址
li1 = [1, 2, 3,[4,5],6]
li2 = li1.copy()
li1[3].append(7)
print(li1, li2)  # [1, 2, 3, [4, 5, 7], 6] [1, 2, 3, [4, 5, 7], 6]
 
# 深拷贝 重指向
li1 = [1, 2, 3,[4,5],6]
li2 = copy.deepcopy(li1)
li1[3].append(7)
print(li1, li2)  # [1, 2, 3, [4, 5, 7], 6] [1, 2, 3, [4, 5], 6]
 
posted @ 2019-08-01 15:56  AnthonyWang  阅读(100)  评论(0编辑  收藏  举报