深拷贝和浅拷贝Python,python中深拷贝和浅拷贝

　　Python深拷贝定义（deepcopy）中复制、深层复制和浅层复制的区别

　　在Python中，因为一切都是对象，所以可以引用任何变量，也就是可以赋给任何变量。然而，在Python中，变量赋值是有区别的。一般来说，Python中的变量赋值都是浅拷贝。如果需要使用深层副本，则需要指定它们。

　　深层复制是对原始对象的“复制和粘贴”。实际上，它会在内存中重新打开一个新的内存空间来存储这些数据。两个变量其实是两个不同的变量，只是数据值相同，两个变量的运算不会互相影响。

　　浅拷贝（copy）

　　在Python中进行浅拷贝数据时，如果浅拷贝的数据是Python中的原子数据结构，比如str、int、float、tuple等不可变的原子数据结构，那么在Python解释器中会为新赋值的变量打开一个新的内存空间，新的内存空间中存储的值与浅拷贝数据的值一致。

　　例如：

　　此时需要注意的是，如果Python中int的值小于某个数，Python仍然会引用相同的数据值，即变量A和B的地址是相同的。比如：

　　而当改变A和B的值时，地址也会改变，也就是说A和B都是指向存储值的特定地址空间的指针。如果修改后A和B的值相同，那么A和B的地址也将相同。比如：

　　在对一些可变对象进行浅层复制时，实际上是对可变对象的二级引用，并没有开辟新的内存空间。比如：

　　从图中可以看出，A和B都指的是列表。虽然A首先引用的是list，但是它们在内存中的地址是相同的，这意味着它们实际上是同一个list的两个不同的昵称。

　　列表、“=”和切片运算两种不同的赋值方法，它们之间的区别如下：

　　“=”:对于浅拷贝，这个符号实际上是将“=”两边两个不同的变量同时指向同一个内存空间，内存空间的值是相同的。当一个变量修改了内存空间中的值，用另一个变量引用内存空间中的变量时，值也会发生变化，因为它们都指向同一个数据值。

　　切片操作：切片操作(a[start_index:end_index])给另一个变量赋值时，不再是两个不同的变量同时指向一个内存地址空间中的数据值。因为切片操作会返回一个新的列表，新的变量会收到一个新的列表，新列表中的数据值是切片后的数据值，内存中的地址空间是不同的。如图所示：

　　此时对C的任何操作都与a(b)无关，因为A和B实际上是同一个链表。

　　但是当列表中有可变数据结构时（list,dict等）就会出现不一样的结果，因为在Python中，对于可变的数据类型，Python解释器会给变量采用引用的方式对 可变的数据类型的数据 进行引用，为了节省内存空间。 如图所示：

　　如果需要两个变量同时独立操作链表(链表中有变量数据类型的数据)，那么就需要使用深度复制直接复制数据而不是引用。这时需要使用Python中的copy函数，copy库中的deepcopy()方法可以直接复制(深度复制)数据，如图：

　　从图中可以看出，C是A的深度副本，B是A的切片操作的浅层副本，同时修改了列表中的变量元素，说明C中的数据存储在一个独立的内存空间中。

　　在Python对数据对象进行拷贝时，需要注意：

　　首先，非容器类型(如数字、字符串和其他“原子”对象，如代码、类型和范围对象)没有被复制。浅拷贝是通过全切片完成的。

　　第二，如果元组变量仅包含原子类型对象，则不会对它们进行深度复制。

　　从图中可以看出，元组都是“原子”类型的数据对象。此时，它们被深度复制，但是查看内存中的地址并没有为B开辟新的内存空间，这一点需要注意。

　　但是，如果tuple具有可变数据类型的对象，深度复制将会工作。

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　　贴@ 2018-10-15 23:16东京樱花飘下巴黎阅读(.)评论(.)编辑收藏

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