深浅拷贝
一、示例
import copy a = [11, 22] b = a print(id(a)) # 17812744 print(id(b)) # 17812744 c = copy.deepcopy(a) print(id(a)) # 17812744 print(id(c)) # 17810952 print(a) # [11, 22] print(c) # [11, 22] a.append(33) print(a) # [11, 22, 33] print(c) # [11, 22]
可以看到a、b内存地址是一样，可如下图表示；而c是完完全全拷贝了一份a指向的内容，这就是深拷贝。
二、深浅拷贝
浅拷贝：copy.copy()
import copy a = [11, 22] b = [33, 44] c = [a, b] d = copy.copy(c) print(id(c)) # 17811464 print(id(d)) # 17405960 a.append(55) print(c) # [[11, 22, 55], [33, 44]] print(d) # [[11, 22, 55], [33, 44]]
把c里的东西取出来，然后d指向它，大致如下图所示。
深拷贝：copy.deepcopy()
import copy a = [11, 22] b = [33, 44] c = [a, b] d = copy.deepcopy(c) print(id(c)) # 17942536 print(id(d)) # 17943112 a.append(55) print(c) # [[11, 22, 55], [33, 44]] print(d) # [[11, 22], [33, 44]]
深拷贝：我已经完完全全拷贝过来了，你改你的东西，不关我事。
三、其他
import copy a = [11, 22] b = [33, 44] c = [a, b] d = copy.copy(c) e = copy.deepcopy(c) print(id(c)) # 17680392 print(id(d)) # 17275144 print(id(e)) # 17681736 c.append([55, 66]) print(c) # [[11, 22], [33, 44], [55, 66]] print(d) # [[11, 22], [33, 44]] print(e) # [[11, 22], [33, 44]]
深拷贝、浅拷贝：往c里添加数据，不关我事。
四、坑
如果copy.copy()拷贝的是元祖，那么不会进行浅拷贝。因为元祖是不可变类型，意味着数据一定不能修改，因此用copy.copy()的时候会自动判断，如果拷贝的是元祖，仅仅是指向这个元祖。
import copy a = [11, 22] b = copy.copy(a) print(id(a)) # 17878344 print(id(b)) # 17471496 a = (11, 22) b = copy.copy(a) print(id(a)) # 17454856 print(id(b)) # 17454856 c = a print(id(c)) # 17454856
对于上面这种情况，copy.deepcopy()同理。但是，请看下面代码：
import copy a = [11, 22] b = [33, 44] c = (a, b) d = copy.copy(c) print(id(c)) # 12080904 print(id(d)) # 12080904 e = copy.deepcopy(c) print(id(c)) # 12080904 print(id(e)) # 12095880 print(c) # ([11, 22], [33, 44]) print(e) # ([11, 22], [33, 44]) a.append(55) print(c) # ([11, 22, 55], [33, 44]) print(e) # ([11, 22], [33, 44])
所以， 如果用copy.cpoy()、copy.deepcopy()对一个全部都是不可变类型的数据进行拷贝，那么它们的结果相同，都是指向；如果拷贝的是一个拥有不可变类型的数据，即使元祖是最顶层，那么copy.cpoy()依然是指向，而copy.deepcopy()这时则是深拷贝了。
五、切片也是浅拷贝
a = [11, 22] b = [33, 44] c = [a, b] d = c[:] print(id(c)) # 17750024 print(id(d)) # 17751752 print(id(c[0])) # 17751688 print(id(d[0])) # 17751688 print(a) # [11, 22] a.append(55) print(c) # [[11, 22, 55], [33, 44]] print(d) # [[11, 22, 55], [33, 44]]
d=c[:] 与 d=copy.copy(c) 一样，属于浅拷贝。
六、字典的copy()方法
d = {"name": "pd", "age": 18}
c = d.copy()
print(id(d)) # 6662152
print(id(c)) # 6662280
# 验证
d = {"name": "pd", "age": 18, "xx": [11, 22]}
c = d.copy()
d["xx"].append(33)
print(d) # {'age': 18, 'xx': [11, 22, 33], 'name': 'pd'}
print(c) # {'age': 18, 'xx': [11, 22, 33], 'name': 'pd'}
# 这说明了，使用字典copy()方法的时候，字典里指向的value是共享的。
七、应用
import copy a = [11, 22] def func(a): a.append(33) func(a) print(a) # [11, 22, 33] func(copy.deepcopy(a)) print(a) # [11, 22, 33] """ 打印发现没有再次添加33，说明了copy.deepcopy(a)把a复制了一份， 将复制的新列表传入函数内，对其进行操作，而没有影响到函数外的a """ func(a) print(a) # [11, 22, 33, 33]
你想拷贝列表、字典、元祖、对象等等，想拷贝什么就拷贝什么，关键在于，你想干什么？比如你从网上好不容易爬取到了某些数据，忘了保存，就进行测试了。如果你使用了深拷贝的话，这样在测试时即使污染了数据，也不会对源数据产生影响。
