Python 赋值、浅拷贝和深拷贝

初学Python，和C++还是有许多不同。直接赋值、浅拷贝和深拷贝，这三种拷贝对象的操作之间还是有许多的区别。Python语言的版本为2.7，在Pycharm中进行实验。

一、直接赋值

用下面的代码来实验：

origin = [1, "string", [1, 3, 5]]
Copy = origin
print Copy
print id(origin), id(Copy)
Copy[0] = 5
print origin, Copy
Copy[1] = "changed"
print origin, Copy
Copy[2][0] = 111
print origin, Copy
print id(origin), id(Copy)

运行的结果如下：

[1, 'string', [1, 3, 5]]
38994824 38994824
[5, 'string', [1, 3, 5]] [5, 'string', [1, 3, 5]]
[5, 'changed', [1, 3, 5]] [5, 'changed', [1, 3, 5]]
[5, 'changed', [111, 3, 5]] [5, 'changed', [111, 3, 5]]
38994824 38994824

可见，直接赋值的新变量完完全全就是一个原对象的引用，任何对复制对象的引用都会影响到原对象。

二、浅拷贝

用相同的代码来测试，仅仅把拷贝方式改成了copy.copy()：

import copy
origin = [1, "string", [1, 3, 5]]
Copy = copy.copy(origin)
print Copy
print id(origin), id(Copy)
Copy[0] = 5
print origin, Copy
Copy[1] = "changed"
print origin, Copy
Copy[2][0] = 111
print origin, Copy
print id(origin), id(Copy)

运行的结果如下：

[1, 'string', [1, 3, 5]]
39453768 39510280
[1, 'string', [1, 3, 5]] [5, 'string', [1, 3, 5]]
[1, 'string', [1, 3, 5]] [5, 'changed', [1, 3, 5]]
[1, 'string', [111, 3, 5]] [5, 'changed', [111, 3, 5]]
39453768 39510280

这次可以发现，两个对象指向的内存并不相同，也就是说，浅拷贝的对象是一个新的对象。另外，可以发现，对新对象的元素进行替换并不会影响到原对象，而对子对象——列表的修改会影响到原对象。

三、深拷贝

同样，只是把拷贝方式换成copy.deepcopy()：

import copy
origin = [1, "string", [1, 3, 5]]
Copy = copy.deepcopy(origin)
print Copy
print id(origin), id(Copy)
Copy[0] = 5
print origin, Copy
Copy[1] = "changed"
print origin, Copy
Copy[2][0] = 111
print origin, Copy
print id(origin), id(Copy)

结果如下：

[1, 'string', [1, 3, 5]]
39978056 39994504
[1, 'string', [1, 3, 5]] [5, 'string', [1, 3, 5]]
[1, 'string', [1, 3, 5]] [5, 'changed', [1, 3, 5]]
[1, 'string', [1, 3, 5]] [5, 'changed', [111, 3, 5]]
39978056 39994504

同样，两个对象指向的内存位置并不相同，说明创建了新对象。此外，新对象的任何改动都不影响到原有的对象。

结论：

（1）直接赋值是一个完完全全的引用，对新变量的任何改动都会影响到原对象。

（2）浅拷贝创建了新的对象，但是只拷贝了序列的元素，对于元素也是一个序列的情况（即子对象），只复制了对这个序列的引用！

（3）深拷贝是完完全全的拷贝，把原对象完整地拷贝到了新对象中。