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Python赋值 浅拷贝 深拷贝的区别 Python基础之赋值,浅拷贝,深拷贝的区别

心烦啊   2021-04-30 我要评论
想了解Python基础之赋值,浅拷贝,深拷贝的区别的相关内容吗,心烦啊在本文为您仔细讲解Python赋值 浅拷贝 深拷贝的区别的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python赋值,python浅拷贝,python深拷贝,下面大家一起来学习吧。

一、赋值

不会开辟新的内存空间,只是复制了新对象的引用。所以当一个数据发生变化时,另外一个数据也会随之改变。

二、浅拷贝

创建新对象,其内容是对原对象的引用。浅拷贝之所以称为浅拷贝,是因为它仅仅只拷贝了第一层,即只拷贝了最外层的对象本身,内部的元素都只是拷贝了一个引用而已,即内部元素如果被修改,则另外一个数据也会发生变化。

浅拷贝的三种形式:

A = [1, 2, 3, 4]
  • 切片操作
# 第1种
B = A[:]
# 第2种
B = [a for a in A]
  • 工厂函数
B = list(A)
  • copy函数
B = copy.copy(A)

浅拷贝要分两种情况进行讨论:

1)当浅拷贝的值是不可变对象(例如字符串、元组、数值类型)时,和赋值情况一样,对象的内存地址(id())与浅拷贝原来的值一致。

2)当浅拷贝的值是可变对象(例如列表、字典、集合等)时,也需要分两种情况讨论:

首先,原来值的内存地址与拷贝后的内存地址不同。

  • 当要拷贝的对象里面,没有可变的子对象时,原来值(拷贝值)的改变并不会影响拷贝值(原来值)。
  • 当要拷贝的对象里面,有可以改变的子对象时,改变该子对象,原来值和拷贝值之间会互相影响。

三、深拷贝

深拷贝拷贝出来的对象是一个全新的对象,和原来的对象没有任何的关联。改变原有对象不会影响新的拷贝对象。

四、例子

  • 不可变对象
import copy
# 不可变对象
# A = (1, 2, 'hello')   # 元组
# A = 1                 # 数值
A = 'hello'             # 字符串

print("********赋值********")
B = A
print(id(A))
print(id(B))
print(A)
print(B)

print("********浅拷贝********")
B = copy.copy(A)
print(id(A))
print(id(B))
print(A)
print(B)

print("********深拷贝********")
B = copy.deepcopy(A)
print(id(A))
print(id(B))
print(A)
print(B)

结果:

********赋值********
1894005658264
1894005658264
hello
hello
********浅拷贝********
1894005658264
1894005658264
hello
hello
********深拷贝********
1894005658264
1894005658264
hello
hello

  • 可变对象
import copy
# 可变对象
A = [1, 2, 3]

print("********赋值********")
B = A
print(id(A))
print(id(B))
print(A)
print(B)

print("********浅拷贝********")
B = copy.copy(A)
print(id(A))
print(id(B))
print(A)
print(B)

print("********深拷贝********")
B = copy.deepcopy(A)
print(id(A))
print(id(B))
print(A)
print(B)

结果:

********赋值********
1602694308360
1602694308360
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
********浅拷贝********
1602694308360
1602694308424
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
********深拷贝********
1602694308360
1602950316296
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]

  • 可变对象修改外层
import copy
# 可变对象
A = [1, 2, 3, [11, 10, 20]]

# 可变对象的外层修改
B1 = A                   # 赋值
B2 = copy.copy(A)        # 浅拷贝
B3 = copy.deepcopy(A)    # 深拷贝
A.append(4)
print("********赋值********")

print(id(A))
print(id(B1))
print(A)
print(B1)

print("********浅拷贝********")
print(id(A))
print(id(B2))
print(A)
print(B2)

print("********深拷贝********")
print(id(A))
print(id(B3))
print(A)
print(B3)

结果:

********赋值********
2215309238856
2215309238856
[1, 2, 3, [11, 10, 20], 4]
[1, 2, 3, [11, 10, 20], 4]
********浅拷贝********
2215309238856
2215593496776
[1, 2, 3, [11, 10, 20], 4]
[1, 2, 3, [11, 10, 20]]
********深拷贝********
2215309238856
2215593518024
[1, 2, 3, [11, 10, 20], 4]
[1, 2, 3, [11, 10, 20]]

  • 可变对象修改内层
import copy
# 可变对象
A = [1, 2, 3, [11, 10, 20]]

# 可变对象的内层修改
B1 = A                   # 赋值
B2 = copy.copy(A)        # 浅拷贝
B3 = copy.deepcopy(A)    # 深拷贝
A[3].append(4)
print("********赋值********")

print(id(A))
print(id(B1))
print(A)
print(B1)

print("********浅拷贝********")
print(id(A))
print(id(B2))
print(A)
print(B2)

print("********深拷贝********")
print(id(A))
print(id(B3))
print(A)
print(B3)

结果

********赋值********
2288591069768
2288591069768
[1, 2, 3, [11, 10, 20, 4]]
[1, 2, 3, [11, 10, 20, 4]]
********浅拷贝********
2288591069768
2288847138760
[1, 2, 3, [11, 10, 20, 4]]
[1, 2, 3, [11, 10, 20, 4]]
********深拷贝********
2288591069768
2288847168264
[1, 2, 3, [11, 10, 20, 4]]
[1, 2, 3, [11, 10, 20]]


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