详解Python直接赋值,深拷贝和浅拷贝

时间:2022-07-27
本文章向大家介绍详解Python直接赋值,深拷贝和浅拷贝,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

直接赋值: 对象的引用,也就是给对象起别名 浅拷贝: 拷贝父对象,但是不会拷贝对象的内部的子对象。 深拷贝: 拷贝父对象. 以及其内部的子对象

在之前的文章中,提到可变对象和不可变对象,接下来也是以这两者的区别进行展开

直接赋值

对于可变对象和不可变对象,将一个变量直接赋值给另外一个变量,两者 id 值一致,其实本质上是将变量量绑定到对象的过程.

    a=1
    b=a
    id(a) == id(b)
True
    c="string"
    d=c
    id(c) == id(d)
True
    e=[1,2,3]
    f=e
    id(e)==id(f)
True

关于修改新变量的值,对原有变量会产生的影响,在可变对象和不可变对象 中也做了讲述,这里通过几个例子,重新温习一下

不可变对象

    x=1
    y=x
    id(x)==id(y)
True
    id(1)==id(y)
True
       id(x)
1500143776
    y=y+1
    y
2
    x
1
    id(x)==id(y)
False
    id(y)
1500143808
    id(x)
1500143776

对于不可变对象,修改赋值后的新变量,不会对原有变量造成任何影响.为什么出现这种现象呢?因为不可变对象一旦创建之后就不允许被改变.后面对 y 进行的操作,其实是重新创建一个对象并绑定的结果:

可变对象

    m=[1,2,3]
    n=m
    id(n)==id(m)
True
    id(m)
1772066764488
    id(n[0])
1772066764656
    n[0]=4
    n
[4, 2, 3]
    m
[4, 2, 3]
    id(n)==id(m)
True
    id(m)
1772066764488

对于可变对象,修改赋值后的变量,会对原有的变量造成影响,会导致其 value 值的改变,但是其id 值保持不变

从上图不难看出,这个时候的 id(n[0]) 的值,和未修改前的 id值应该不一样,可以输出看一下

   id(n[0])
1772066764752 # 最初没有修改前是 1772066764656

n[0] 修改前后为什么 id 值出现改变呢? 首先需要明确一点 n[0] 绑定的是一个不可变对象,在文章的最初提到,不可变对象一旦创建就不允许修改.显然对 n[0] 进行修改,不能在绑定对象的内存上进行修改,那如何实现重新赋值呢?只能创建一个新的对象 4 ,然后将 n[0] 绑定到新的对象

浅拷贝和深拷贝

先看一下官方文档的定义

The difference between shallow and deep copying is only relevant for compound objects (objects that contain other objects, like lists or class instances). A shallow copy constructs a new compound object and then (to the extent possible) inserts the same objects into it that the original contains. A deep copy constructs a new compound object and then, recursively,inserts copies into it of the objects found in the original.

从文档中不难看出,上面提到深拷贝和浅拷贝两者区别在于在复合对象,那接下来也只讨论复合对象.

浅拷贝

注意到官方文档也提到对浅拷贝和深拷贝的定义,从上文中不难看出,浅拷贝构建一个复合对象,然后将原有复合对象包含的对象插入到新的复合对象中

从上图不难看出,浅拷贝后,新复合对象包含的对象(可变或者不可变)的 id 值和原有对象包含的对象的 id 值相同

看一下具体例子:

    import copy
    a=[1,2,[3,4]]
    b=copy.copy(a)
    id(b[0])==id(a[0])
True
    id(b[2])==id(a[2])
True
    id(b[2][0])==id(a[2][0])
True

现在让我们试着修改一下浅拷贝后的 b 的值,在修改前,可以先思考一下,如果修改 b[0] 可能会发生什么?

由于 b[0] = 1,很显然 1 属于不可变对象,那么根据对不可变变量修改的规则,则 b[0] 会绑定到新的变量上,而 a[0] 的由于没有修改,则保持不变,真的是这样吗?让我们验证一下

    b[0]=5
    b
[5, 2, [3, 4]]
    a
[1, 2, [3, 4]]

接下来我们要尝试修改一下 b[2],由于 b[2] 绑定的对象是 list,属于可变对象,按照上面说的可变对象修改的规则,则修改后的 b[2]id 值保持不变,但是其 value 值会发生改变. 同样的让我们通过例子验证一下

    id(b[2])
4300618568
    b[2][0]=6
    id(b[2])
4300618568
    b
[5, 2, [6, 4]]
    a
[1, 2, [6, 4]]

由于 b[2]a[2] 绑定同一个可变对象,很显然对 b[2] 的修改同样会映射到 a[2]

深拷贝

深拷贝构建一个复合对象,然后递归的将原有复合包含的对象的副本插入到新的复合对象中

若上图所示,深拷贝后,新的复合对象包含的对象,若对象为不可变对象,则 id 值保持不变,若对象为可变对象,则 id 值发生改变

看一个例子:

    import copy
    a=[1,2,[3,4]]
    b=copy.deepcopy(a)
    id(b[0])==id(a[0])
True
    id(b[2])==id(a[0])
False
    id(b[2][0])==id(a[2][0])
True

接下来让我们修改一下变量 b,这里就不在修改不可变对象 b[0]b[1] 了,因为结果很明显,对 a 不会产生任何影响,我们来修改 b[2],那么修改 b[2] 会对 a[2] 产生影响吗?很明显答案是不会,因为深拷贝就相当于克隆出了一个全新的个体,两者不再有任何关系

    b[2][0]=5
    b
[1, 2, [5, 4]]
    a
[1, 2, [3, 4]]