零基础小白Python入门必看:通俗易懂,搞定深浅拷贝
Python中的深浅拷贝
在讲深浅拷贝之前,想先讲一下 is 和==的区别。
在进行对象是否相等比较的时候我们可以用is 和 ==
- is:比较两个对象的引用是否相同,即 它们的id 是否一样
- == : 比较两个对象的值是否相同。
id() ,是Python的一个内置函数,返回对象的唯一标识,用于获取对象的内存地址。
如下
首先,会为整数1分配一个内存空间。 变量a 和 b 都指向了这个内存空间(内存地址相等),所以他们的id相等。
即 a is b 为 True
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但是,真的所有整数数字都这样吗? 答案是:不是! 只有在 -25 ~ 256范围中的整数才不会重新分配内存空间。
如下所示:
因为257 超出了范围,所以id不相同,所以a is b返回的值为False。
这样做是考虑到性能,Python对-5 到 256 的整数维护了一个数组,相当于一个缓存, 当数值在这个范围内,直接就从数组中返回相对应的引用地址了。如果不在这个范围内,会重新开辟一个新的内存空间。
is 和 == 哪个效率高?
相比之下,is比较的效率更高,因为它只需要判断两个对象的id是否相同即可。
而== 则需要重载eq 这个函数,遍历变量中的所有元素内容,逐次比较是否相同。因此效率较低
浅拷贝 深拷贝
简单的了解了is, ==, 下面我们一起来看看Python中的深浅拷贝。
先说结论吧:
- 浅拷贝:拷贝的是对象的引用,如果原对象改变,相应的拷贝对象也会发生改变
- 深拷贝:拷贝对象中的每个元素,拷贝对象和原有对象不在有关系,两个是独立的对象
浅拷贝
以上可以看出,浅拷贝会分配一个新的内存空间,创建一个新的对象。但是如果被拷贝对象中有可变对象会怎么样呢? 看下面的代码
可以看出,在列表a中新增的元素6,并没有影响b。但是在a的嵌套列表中新增的元素5,却影响了元素b。
原因在于:对于a和b都指向了同一个列表[3, 4]。 所以当a中在列表新增元素5的时候,改变了那个列表的值,b也指向了那个列表,所以也会发生改变。
再看看下面的代码
对于元组(3, 4),因为元组不可变,所以在元组中新增了元素5,实际上是生成了新的元组对象。而b列表中的元组引用并没有发生改变。
通过上面的两个例子可以看出浅拷贝可能会带来的弊端,在使用中需要大家进行相应的判断。或者去完整的拷贝某个对象,即 深拷贝。
深拷贝
所谓深拷贝呢,就是重新分配一个内存空间(新对象),将原对象中的所有元素通过递归的方式进行拷贝到新对象中。
在Python中 通过copy.deepcopy() 来实现深拷贝。
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