基于Python List的赋值方法

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作者:TiRan_Yang

来源:脚本之家

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Python中关于对象复制有三种类型的使用方式,赋值、浅拷贝与深拷贝。他们既有区别又有联系,刚好最近碰到这一类的问题,研究下。

一、赋值

在python中,对象的赋值就是简单的对象引用,这点和C++不同。如下:

这种情况下,b和a是一样的,他们指向同一片内存,b不过是a的别名,是引用。我们可以使用a与b是否相同来判断,返回True,表明他们地址相同,内容相同。

赋值操作(包括对象作为参数、返回值)不会开辟新的内存空间,它只是复制了新对象的引用。也就是说,除了b这个名字以外,没有其它的内存开销。

修改了a,就影响了b;同理,修改了b就影响了a。

二、浅拷贝(shallow copy)

浅拷贝会创建新对象,其内容是原对象的引用。

浅拷贝有三种形式:切片操作,工厂函数,copy模块中的copy函数。

比如对上述a:

1、切片操作:b = a[:] 或者 b = [each for each in a]

2、工厂函数:b = list(a)

3、copy函数:b = copy.copy(a)

浅拷贝产生的b不再是a了,使用is可以发现他们不是同一个对象,使用id查看,发现它们也不指向同一片内存。但是当我们使用 id(x) for x in a 和 id(x) for x in b 时,可以看到二者包含的元素的地址是相同的。

在这种情况下,a和b是不同的对象,修改b理论上不会影响a。比如b.append([4,5])。

但是要注意,浅拷贝之所以称为浅拷贝,是它仅仅只拷贝了一层,在a中有一个嵌套的list,如果我们修改了它,情况就不一样了。

a[4].append("C")。查看b,你将发现b也发生了变化。这是因为,你修改了嵌套的list。修改外层元素,会修改它的引用,让它们指向别的位置,修改嵌套列表中的元素,列表的地址并为发生变化,指向的都是同一个位置。

三、深拷贝(deep copy)

深拷贝只有一种形式,copy模块中的deepcopy函数。

和浅拷贝对应,深拷贝拷贝了对象的所有元素,包括多层嵌套的元素。因而,它的时间和空间开销要高。

同样对la,若使用b = copy.deepcopy(a),再修改b将不会影响到a了。即使嵌套的列表具有更深的层次,也不会产生任何影响,因为深拷贝出来的对象根本就是一个全新的对象,不再与原来的对象有任何关联。

四、关于拷贝操作的警告

1、对于非容器类型,如数字,字符,以及其它“原子”类型,没有拷贝一说。产生的都是原对象的引用。

2、如果元组变量值包含原子类型对象,即使采用了深拷贝,也只能得到浅拷贝。

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