[转]图解Python深拷贝和浅拷贝

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)”
如果元组变量只包含原子类型对象,则不能深拷贝,看下面的例子

图片 1

特殊情况

对象赋值

我们看下面的的代码部分:

In [1]: will = ["will",28,["python","C#","Javascript"]]

In [2]: wilber = will

In [3]: id(will)
Out[3]: 2335727905096

In [4]: id(wilber)
Out[4]: 2335727905096

In [5]: print([id(ele) for ele in will])
[2335725285536, 1453458736, 2335727904456]

In [6]: print([id(ele) for ele in wilber])
[2335725285536, 1453458736, 2335727904456]

In [7]: will[0] = "wilber"

In [8]: will[2].append("CSS")

In [9]: id(will)
Out[9]: 2335727905096

In [10]: id(wilber)
Out[10]: 2335727905096

In [11]: print([id(ele) for ele in will])
[2335727892328, 1453458736, 2335727904456]

In [12]: print([id(ele) for ele in wilber])
[2335727892328, 1453458736, 2335727904456]

我们分析下这段代码:

  • 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。

为了便于理解,我将原文的图片直接拷贝过来,里面内存地址编号和代码不一致。

Paste_Image.png

 

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(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]

代码的输出为:

图片 2

赋值拷贝

下面来分析一下这段代码:

图片 3

赋值拷贝内存分析

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39758496

下面我们按照原文,细细理解下这些差别:

1、copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。

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(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]
{% endcodeblock %}

代码的结果为:

图片 4

深拷贝

分析一下这段代码:

图片 5

深拷贝内存分析

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

浅拷贝

下面看看浅拷贝

In [1]: import copy

In [2]: will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]

In [3]: wilber = copy.copy(will)

In [4]: id(will)
Out[4]: 2899569681288

In [5]: id(wilber)
Out[5]: 2899583552712

In [6]: print([id(ele) for ele in will])
[2899583263664, 1453458736, 2899585719944]

In [7]: print([id(ele) for ele in wilber])
[2899583263664, 1453458736, 2899585719944]

In [8]: will[0] = "wilber"

In [9]: will[2].append("CSS")

In [10]: id(will)
Out[10]: 2899569681288

In [11]: id(wilber)
Out[11]: 2899583552712

In [12]: print([id(ele) for ele in will])
[2899586038616, 1453458736, 2899585719944]

In [13]: print([id(ele) for ele in wilber])
[2899583263664, 1453458736, 2899585719944]

In [14]: will
Out[14]: ['wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]

In [15]: wilber
Out[15]: ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]

分析下这段代码:

  • 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表示。
    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

Paste_Image.png

总结一下,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
  • 切片可以应用于:列表、元组、字符串,但不能应用于字典。 
  • 深浅拷贝,既可应用序列(列表、元组、字符串),也可应用字典。

浅拷贝

下面就来看看浅拷贝的结果:

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]

代码结果为:

图片 6

浅拷贝

分析一下这段代码:

图片 5

浅拷贝内存分析

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,所以will的修改结果会相应的反应到wilber上

总结一下,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
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,看下面的例子

In [16]:  book =("python","c#","Javascript")

In [17]: copies = copy.deepcopy(book)

In [18]: book is copies
Out[18]: True

In [19]:  book =("python","c#","Javascript",[])

In [20]: copies = copy.deepcopy(book)

In [21]: book is copies
Out[21]: False

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
  • 如果元组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。

作者:田小计划
出处:http://www.cnblogs.com/wilber2013/

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。

参考资料:

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。

深拷贝

最后我们看看深拷贝

In [1]: import copy

In [2]:  will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]

In [3]: wilber = copy.deepcopy(will)

In [4]: id(will)
Out[4]: 2871945438664

In [5]: id(wilber)
Out[5]: 2871945199048

In [6]: print([id(ele) for ele in will])
[2871945176264, 1453458736, 2871945207496]

In [7]: print([id(ele) for ele in wilber])
[2871945176264, 1453458736, 2871945341256]

In [8]: will[0] = "wilber"

In [9]: will[2].append("CSS")

In [10]: will
Out[10]: ['wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]

In [11]: id(will)
Out[11]: 2871945438664

In [12]: id(wilber)
Out[12]: 2871945199048

In [13]: wilber
Out[13]: ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']]

In [14]: print([id(ele) for ele in will])
[2871945496928, 1453458736, 2871945207496]

In [15]: print([id(ele) for ele in wilber])
[2871945176264, 1453458736, 2871945341256]

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2871945207496,而wilber的第三个元素是一个全新的对象2871945341256,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2871945496928

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,但是由于”wilber[2]
is not will[2]”,所以will的修改不会影响wilber

Paste_Image.png

 

原文出处:<a>;

  • 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2425789321544
    • 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

应用范围:

  • 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,看下面的例子

  • import copy

    will = ('File', 'Edit', 'View')
    wilber = copy.deepcopy(will)
    print(will is wilber)
    
    will = ('File', 'Edit', 'View', [])
    wilber = copy.deepcopy(will)
    print(will is wilber)
    

    图片 8

  • 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。
import copy

will = ["train", 28, ["File", "Edit", "View"]]
wilber = copy.deepcopy(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] = "test"
will[2].append("Navigate")
print(id(will))
print(will)
print([id(ele) for ele in will])
print(id(wilber))
print(wilber)
print([id(ele) for ele in wilber])

 

图片 9

这篇博客主要通过代码说明一下对象赋值、浅拷贝和深拷贝三者的区别。

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