Python 深拷贝和浅拷贝

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。

下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别。

对象赋值

直接看一段代码：

will=["Will",28,["Python","C#","JavaScript"]]
wilber=will
print id(will)
print will
print [id(x) for x in will]

print id(wilber)
print wilber
print [id(x) for x in wilber]
print '*****************'
will[0]='Wilber'
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(x) for x in will]

print id(wilber)
print wilber
print [id(x) for x in wilber]

结果：
36589768
['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']]
[36564144L, 30898752L, 36589704L]
36589768
['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']]
[36564144L, 30898752L, 36589704L]
*****************
36589768
['Wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]
[36564304L, 30898752L, 36589704L]
36589768
['Wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]
[36564304L, 30898752L, 36589704L]

下面来分析一下这段代码：

• 首先，创建了一个名为will的变量，这个变量指向一个list对象，从第一张图中可以看到所有对象的地址（每次运行，结果可能不同）
• 然后，通过will变量对wilber变量进行赋值，那么wilber变量将指向will变量对应的对象（内存地址），也就是说”wilber is will”，”wilber[i] is will[i]”

可以理解为，Python中，对象的赋值都是进行对象引用（内存地址）传递

• 第三张图中，由于will和wilber指向同一个对象，所以对will的任何修改都会体现在wilber上

这里需要注意的一点是，str是不可变类型，所以当修改的时候会替换旧的对象，产生一个新的地址36564304L

 

2、浅拷贝

 

import copy
 
will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = copy.copy(will)
 
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]
 
will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]

结果：

35282888
['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']]
[36376624L, 6322752L, 36382792L]
36426888
['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']]
[36376624L, 6322752L, 36382792L]
*****************
35282888
['Wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]
[36376784L, 6322752L, 36382792L]
36426888
['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]
[36376624L, 6322752L, 36382792L]

分析一下这段代码：

• 首先，依然使用一个will变量，指向一个list类型的对象
• 然后，通过copy模块里面的浅拷贝函数copy()，对will指向的对象进行浅拷贝，然后浅拷贝生成的新对象赋值给wilber变量

浅拷贝会创建一个新的对象，这个例子中”wilber is not will” 但是，对于对象中的元素，浅拷贝就只会使用原始元素的引用（内存地址），也就是说”wilber[i] is will[i]”

• 当对will进行修改的时候

由于list的第一个元素是不可变类型，所以will对应的list的第一个元素会使用一个新的对象36376784L 但是list的第三个元素是一个可变类型，修改操作不会产生新的对象，所以will的修改结果会相应的反应到wilber上

 

总结起来，浅拷贝只是拷贝了一系列引用，当我们在拷贝出来的对象对可修改的数据类型进行修改的时候，并没有改变引用，所以会影响原对象。而对不可修改的对象进行修改的是，则是新建了对象，刷新了引用，所以和原对象的引用不同，结果也就不同。

当我们使用下面的操作的时候，会产生浅拷贝的效果：

• 使用切片[:]操作
• 使用工厂函数（如list/dir/set）
• 使用copy模块中的copy()函数

那么深拷贝不就是将里面引用的对象重新创建了一遍并生成了一个新的一系列引用。

基本上是这样的，但是对于字符串、数字等不可修改的对象来说，重新创建一份似乎有点浪费内存，反正你到时要修改的时候都是新建对象，刷新引用的。所以还用原来的引用也无所谓，还能达到节省内存的目的。

深拷贝

最后来看看深拷贝：

import copy
will=["Will",28,["Python","C#","JavaScript"]]
wilber=copy.deepcopy(will)
print id(will)
print will
print [id(x) for x in will]

print id(wilber)
print wilber
print [id(x) for x in wilber]
print '*****************'
will[0]='Wilber'
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(x) for x in will]

print id(wilber)
print wilber
print [id(x) for x in wilber]

结果：

36003784
['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']]
[36769840L, 31291968L, 36776072L]
36774728
['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']]
[36769840L, 31291968L, 36775304L]
*****************
36003784
['Wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]
[36770000L, 31291968L, 36776072L]
36774728
['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']]
[36769840L, 31291968L, 36775304L]

 

 

分析一下这段代码：

• 首先，同样使用一个will变量，指向一个list类型的对象，然后，通过copy模块里面的深拷贝函数deepcopy()，对will指向的对象进行深拷贝，然后深拷贝生成的新对象赋值给wilber变量

跟浅拷贝类似，深拷贝也会创建一个新的对象，这个例子中”wilber is not will” 但是，对于对象中的元素，深拷贝都会重新生成一份（有特殊情况，下面会说明），而不是简单的使用原始元素的引用（内存地址） 例子中will的第三个元素指向39737304，而wilber的第三个元素是一个全新的对象39773088，也就是说，”wilber[2] is not will[2]”

• 当对will进行修改的时候，由于list的第一个元素是不可变类型，所以will对应的list的第一个元素会使用一个新的对象39758496 但是list的第三个元素是一个可不类型，修改操作不会产生新的对象，但是由于”wilber[2] is not will[2]”，所以will的修改不会影响wilber

拷贝的特殊情况

其实，对于拷贝有一些特殊情况：

• 对于非容器类型（如数字、字符串、和其他’原子’类型的对象）没有拷贝这一说

也就是说，对于这些类型，”obj is copy.copy(obj)” 、”obj is copy.deepcopy(obj)”

• 如果元祖变量只包含原子类型对象，则不能深拷贝。

总结

本文介绍了对象的赋值和拷贝，以及它们之间的差异：

• Python中对象的赋值都是进行对象引用（内存地址）传递
• 使用copy.copy()，可以进行对象的浅拷贝，它复制了对象，但对于对象中的元素，依然使用原始的引用.
• 如果需要复制一个容器对象，以及它里面的所有元素（包含元素的子元素），可以使用copy.deepcopy()进行深拷贝
• 对于非容器类型（如数字、字符串、和其他’原子’类型的对象）没有被拷贝一说
• 如果元祖变量只包含原子类型对象，则不能深拷贝。