Python程序设计深浅拷贝

对象引用、浅拷贝、深拷贝(拓展、难点、重点)

Python中，对象的赋值，拷贝（深/浅拷贝）之间是有差异的，如果使用的时候不注意，就可能产生意外的结果

其实这个是由于共享内存导致的结果

拷贝：原则上就是把数据分离出来，复制其数据，并以后修改互不影响。

先看一个非拷贝的例子

使用=赋值（对象引用）

=赋值：数据完全共享

=赋值是在内存中指向同一个对象，

如果是可变(mutable)类型，比如列表，修改其中一个，另一个必定改变

如果是不可变类型 (immutable) ,比如字符串，修改了其中一个，另一个并不会变

python 复制代码

>>> a = [1, 2, 3]
>>> a
[1, 2, 3]
>>> b = a
>>> b
[1, 2, 3]
>>> a[0] = 'surprise'
>>> a
['surprise', 2, 3]

>>> b
['surprise', 2, 3]
>>> b[0] = 'I hate surprises'
>>> b
['I hate surprises', 2, 3]
>>> a
['I hate surprises', 2, 3]

浅拷贝（copy）

浅拷贝：数据半共享（复制其数据独立内存存放，但是只拷贝成功第一层）

python 复制代码

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a.copy()
>>> c = list(a)
>>> d = a[:]

>>> a[0] = 'integer lists are boring'
>>> a
['integer lists are boring', 2, 3]
>>> b
[1, 2, 3]
>>> c
[1, 2, 3]
>>> d
[1, 2, 3]

深拷贝（deepcopy）

深拷贝：数据完全不共享（复制其数据完完全全放独立的一个内存，完全拷贝，数据不共享）

深拷贝就是完完全全复制了一份，且数据不会互相影响，因为内存不共享。

深拷贝的方法有

python 复制代码

>>> import copy
>>> a = [1, 2, 3, [1, 2, 3]]
>>> b = copy.copy(a)
>>> a[3][0] = "surprises"
>>> b
[1, 2, 3, ['surprises', 2, 3]]

>>> c = copy.deepcopy(b)
>>> b[3][0] = "i hate surprises"
>>> c
[1, 2, 3, ['surprises', 2, 3]]
>>> b
[1, 2, 3, ['i hate surprises', 2, 3]]

总结

copy.copy 浅拷贝只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。 copy.deepcopy 深拷贝拷贝对象及其子对象

Python程序设计 深浅拷贝

浅拷贝（copy）

深拷贝（deepcopy）

总结

Python程序设计深浅拷贝