Python中深拷贝与浅拷贝的区别

Python中深拷贝与浅拷贝的区别:

原创 2017年04月20日 16:58:35

定义:

在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象,把它赋值给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,只是拷贝了这个对象的引用而已。

浅拷贝:拷贝了最外围的对象本身,内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是,把对象复制一遍,但是该对象中引用的其他对象我不复制

深拷贝:外围和内部元素都进行了拷贝对象本身,而不是引用。也就是,把对象复制一遍,并且该对象中引用的其他对象我也复制。

几个术语的解释:

1,变量:是一个系统表的元素,拥有指向对象的连接空间 
2,对象:被分配的一块内存,存储其所代表的值 
3,引用:是自动形成的从变量到对象的指针 
4,注意:类型(int类型,long类型(python3已去除long类型,只剩下int类型的数据))属于对象,不是变量 
5,不可变对象:一旦创建就不可修改的对象,包括字符串、元组、数字 
6,可变对象:可以修改的对象,包括列表、字典。

应用的范围:

1,切片可以应用于:列表、元组、字符串,但不能应用于字典。 
2,深浅拷贝,既可应用序列(列表、元组、字符串),也可应用字典。

深浅拷贝的作用:

1,减少内存的使用 
2,以后在做数据的清洗、修改或者入库的时候,对原数据进行复制一份,以防数据修改之后,找不到原数据。

对于不可变对象的深浅拷贝:

不可变对象类型,没有被拷贝的说法,即便是用深拷贝,查看id的话也是一样的,如果对其重新赋值,也只是新创建一个对象,替换掉旧的而已。

一句话就是,不可变类型,不管是深拷贝还是浅拷贝,地址值和拷贝后的值都是一样的。

a=(1,2,3)
print("=====第一种=号浅拷贝=====")
b=a
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====另一种copy浅拷贝===")
b=copy.copy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====深拷贝=====")
b=copy.deepcopy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
# 结果如下:
=====浅拷贝=====
(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
2814522335952
2814522335952
=====另一种浅拷贝===
(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
2814522335952
2814522335952
=====深拷贝=====
(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
2814522335952
2814522335952
  • 1
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对于可变对象深浅拷贝:

=浅拷贝:值相等,地址相等 
copy浅拷贝:值相等,地址不相等 
deepcopy深拷贝:值相等,地址不相等

a=[1,2,3]
print("=====第一种=号浅拷贝=====")
b=a
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====另一种copy浅拷贝===")
b=copy.copy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====深拷贝=====")
b=copy.deepcopy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
#结果如下:
=====浅拷贝=====
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2007696321544
2007696321544
=====另一种copy浅拷贝===
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2007696321544
2007695909960
=====深拷贝=====
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2007696321544
2007696319560
  • 1
  • 2
  • 3
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总结:

1,深浅拷贝都是对源对象的复制,占用不同的内存空间。

2,不可变类型的对象,对于深浅拷贝毫无影响,最终的地址值和值都是相等的。

3,可变类型: 
=浅拷贝: 值相等,地址相等 
copy浅拷贝:值相等,地址不相等 
deepcopy深拷贝:值相等,地址不相等

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posted @ 2018-03-29 17:42  岛主d  阅读(221)  评论(0编辑  收藏  举报