Python基础知识点之深浅copy

一、数字和字符串的拷贝

赋值

>>> a=1
>>> b=1
>>> id(a)
140736094983200
>>> id(b)
140736094983200

python中有一个重用机制，对于同一个数字，python并不会开辟一块新的内存空间，而是维护同一块内存地址，只是将该数字对应的内存地址的引用赋值给变量a和a。所以根据输出结果，a和b其实对应的是同一块内存地址，只是两个不同的引用罢了。同样的，对于a = b，其实效果等同于“a = 1; b = 1”，它也就是将a指向1的引用赋值给b。字符串跟数字的原理雷同，如果把1改成“abc”也是一样的。

结论：对于通过用 = 号赋值，数字和字符串在内存当中用的都是同一块地址。

浅copy

>>> import copy
>>> a1=123
>>> id(a1)
140736094987104
>>> a2=copy.copy(a1)
>>> id(a2)
140736094987104

通过copy中的copy()进行浅copy，把a1拷贝一份给a2,发现a1和a2的内存地址还是一样。

结论：对于浅copy来说，数字和字符串在内存中用的也是同一块地址。

深copy

>>> import copy
>>> b1=123
>>> b2=copy.deepcopy(b1)
>>>> id(b1)
140736094987104
>>> id(b2)
140736094987104

查看结果发现，对于深拷贝，数字和字符串在内存当中用的也是同一块地址。
结论：所以综上所述，对于数字和字符串的赋值、浅拷贝、深拷贝在内存当中用的都是同一块地址。

原理如下图：

二、字典、列表、元组等其他类型的拷贝

赋值

>>> n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 678]}
>>> n2 = n1
>>> id(n1)
1643345359208
>>> id(n2)
1643345359208

原理如下图：

结论 : 对于赋值，字典、列表、元组等其他类型用的内存地址不会变化。

浅copy

>>> n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 678]}
>>> n3 = copy.copy(n1)
>>> id(n1)
1643345359280
>>> id(n3)
1643345359712
>>> id(n1["k1"])
1643345119024
>>> id(n3["k1"])
1643345119024

以上结果可以看出，进行浅拷贝时，我们的字典第一层n1和n3指向的内存地址已经改变了，但是对于第二层里的列表并没有拷贝，它的内存地址还是一样的。
原理如下图：
结论： 所以对于浅拷贝，字典、列表、元组等类型，它们只拷贝第一层地址。

深copy

>>> b1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 678]}
>>> b2 = copy.deepcopy(b1)
>>> id(b1)
1643345086864
>>> id(b2)
1643345359928
>>> id(b1["k3"])
1643345364552
>>> id(b2["k3"])
1643345037704
>>> id(b1["k1"])
1643345119024
>>> id(b2["k1"])
1643345119024

通过以上结果发现，进行深拷贝时，字典里面的第一层和里面嵌套的地址都已经变了。对于深拷贝，它会拷贝多层，将第二层的列表也拷贝一份，如果还有第三层嵌套，那么第三层的也会拷贝，但是对于里面的最小元素，比如数字和字符串，这里就是“wu”，123，“alex”，678之类的，按照python的机制，它们会共同指向同一个位置，它的内存地址是不会变的。

原理如下图：
结论：对于深拷贝，字典、列表、元组等类型，它里面嵌套多少层，就会拷贝多少层出来，但是最底层的数字和字符串地址不变。