Python深拷贝和浅拷贝解析
概述
本文涉及到主要的概念有:
- 变量(名)
- 引用
- 对象
- 可变对象和不可变对象
- 拷贝
- 深拷贝和拷贝
正文
像Java，Python这样的语言，存在着深拷贝，浅拷贝的问题。下面我们先通过一张图来看看变量和对象的关系：
对象和变量
我们要明确以下概念：
- 变量 是系统变量名表中的元素(可以想象成人的名字)
- 对象 是计算机分配的一块内存，需要足够的空间去表示它的值(可以想象成真正的人)
- 引用 是 自动形成的从变量到对象的 指针(给人对象取人名变量名)
如果不清楚动态类型变量的概念，可以看一下下面的总结：
- Python的变量创建过程是在代码第一次给他赋值就创建了变量，之后的赋值 会改变已经创建的变量名的值
- Python的变量是没有类型的，变量是通用的，只是在一个特定的时间点，引用了一个特定的对象
- Python中 使用变量的时候，当变量出现在表达式中时，它会马上被所引用的对象所替代。当然，使用没赋值的变量会产生错误
在Python中，对象按照可变不可变分为可变对象和不可变对象：
可变对象 指 可以在原处修改，而不用创建新的对象(包括列表，字典，集合)；
不可变对象指 不支持在原处修改，只能通过表达式创建新的对象，然后把结果分配给变量(包括 数字，字符串，元组)。
像a = 3，这段代码的执行过程是这样：
- 创建一个对象表示3
- 创建一个变量a, 如果它还没有创建的话
- 将变量与新的对象连接
因为这样的特性，如果两个对象同时指向一个可变对象，可能会有不期望的结果
In [1]: a = [1, 2, 3, 4] In [2]: b = a In [3]: a[0] = 0 In [4]: a Out[4]: [0, 2, 3, 4] In [5]: b Out[5]: [0, 2, 3, 4]
拷贝：
在业务中有时我们需要复制一个对象，但是又不想对原对象产生副作用，那就不能通过赋值给新变量来解决了(赋值不是拷贝一个对象)。Python专门提供了一种拷贝机制，基于原对象创建一个含有相同值的对象。拷贝有copy模块提供。
拷贝分成浅拷贝和深拷贝。
浅拷贝包括：
- 对列表切片拷贝
L[:] - 调用对象的拷贝方法：
list.copy() - 调用
copy.copy()
深拷贝包括：
- 调用
copy.deepcopy()
那么，浅拷贝和深拷贝有什么异同呢？两种拷贝的异同可以用下表描述：
来看一段代码体会一下：
In [6]: x = [1, 2] In [7]: y = [3, 4] In [8]: z = [x, y] In [10]: a = copy.copy(z) In [12]: a[0] is z[0] Out[12]: True In [13]: b = copy.deepcopy(z) In [14]: b[0] is z[0] Out[14]: False
解释：
浅拷贝拷贝出来的a对象是引用x和y，当修改x或y的值时，a也会改变；
深拷贝会把里面的元素也重新拷贝一份，拷贝了一份x和y的值相等的两个元素，修改x和y的值，不会对b产生影响。
二.Python的赋值，深浅拷贝以及应用场景？
import copy
浅拷贝：copy.copy()
深拷贝：copy.deepcopy()
对于数字和字符串而言，赋值，深拷贝和浅拷贝无意义，因为其始终指向同一个内存地址。
赋值：简单的拷贝对象的引用，两个对象的id相同
浅拷贝指的是创建一个新的对象，仅仅拷贝数据集合的第一层数据，在内存中共享子对象
深拷贝指的是创建一个新的组合对象，与原对象完全无关，真正独立。
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直接赋值：其实就是对象的引用（别名）。
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浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。
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深拷贝(deepcopy)： copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。
