Python深浅拷贝

皮大大

发布于 2021-03-02 15:11:29

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发布于 2021-03-02 15:11:29

文章被收录于专栏：机器学习/数据可视化

Python中，对象的赋值，拷贝（深/浅拷贝）之间是有差异的。本文中重点讲解下Python中的深浅拷贝知识点

内存相关
浅拷贝
深拷贝

内存相关

赋值和修改内存地址中的数据

查看内存地址id()函数

小数据池机制

整数在程序中的使用非常广泛，Python为了优化速度，使用了小整数对象池，避免为整数频繁申请和销毁内存空间。 Python认为其内存是不变的，做了缓存。列表、元组、集合、字典等不会做缓存

数字：-5~256

字符串：“abcd”，出现特殊字符则内存地址不同

v1和v2的内存地址理应不同，但是由于小数据池机制，变得相同；a1和a2同理。 v3和v4：在系统中重新开辟了内存

== 和is区别

== ：比较值是否相等

is：判断内存地址是否相同

浅拷贝`copy`

不管是浅拷贝还是深拷贝，都会开辟新的内存

浅拷贝只拷贝第一层

#  浅拷贝 

#  单层列表
V1 = [1, 2, 3, 4]
V2 = copy.copy(V1)  # 相当于是开辟新的内存来存储v2
print(id(V1), id(V2))  # 2438370903176 2438359041544
print(V1 == V2)  # T
print(V1 is V2)  # F  内存地址不同
print(V1[0] is V2[0])  # T

# 嵌套列表
V1 = [1, 2, [3, 4]]
V2 = copy.copy(V1)
print(id(V1), id(V2))
print(id(V1[2]), id(V2[2]))

2438359083336 2438359084168  # 开辟新内存
2438359084104 2438359084104  # 最里层的内存不会变化，只拷贝最外层

深拷贝`deepcopy`

拷贝所有的可变类型数据

# 深拷贝

# 单层
V1 = [1, 2, 3, 4]
V2 = copy.deepcopy(V1)
print(id(V1), id(V2))  # 2522354523272 2522354651656  拷贝最外层
print(V1 == V2)  # T
print(V1 is V2)  # F 内存地址不同
print(V1[0] is V2[0])   # T，里面的123是int型，由于小数据池机制，内存地址相同


# 嵌套
V1 = [1, 2, [3, 4]]
V2 = copy.deepcopy(V1)
print(id(V1), id(V2))
print(id(V1[2]), id(V2[2]))
print(V1 == V2)  # T
print(V1 is V2)  # F
print(V1[0] is V2[0]) # T 1是不可变类型，小数据池机制，内存相同
print(V1[2] == V2[2]) # T  值相等
print(V1[2] is V2[2]) # F  内存不同

2522354652296 2522354651272   # 所有的可变类型数据都会拷贝，所有最外层和最里层的列表都会拷贝
2522353804168 2522354652616

浅拷贝：copy()，拷贝第一层
深拷贝：deepcopy()，拷贝所有可变类型的数据；存在嵌套时，深浅拷贝才有区别

对于字符串str、整数型int、布尔值bool三种不可变的对象类型，深浅拷贝是一样的，直接在内存中直接开辟空间进行存储。

特殊情况

元组是不可变类型，当里面的元素全部是不可变类型时，深浅拷贝没有区别；只有当里面的元素由可变类型（比如列表时），才会有区别。

import copy
t1 = (1,2,3,4)
t2 = copy.copy(t1)
t3 = copy.deepcopy(t1)
print(id(t1), id(t2))
print(id(t1), id(t3))

2522364792088 2522364792088  # 元组是不可变类型，内存地址相同；深浅拷贝相同
2522364792088 2522364792088

# 元组中嵌套列表（可变元素）
t1 = (1,2,3,[4,5,6])
t2 = copy.copy(t1)
t3 = copy.deepcopy(t1)
print(id(t1), id(t2))
print(id(t1), id(t3))

2522361389368 2522361389368   # 元组是不可变类型，内存地址相同
2522361389368 2522361389928   # 深拷贝情况下不同

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原始发表：2019-10-14，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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