Python高级第二天

深拷贝和浅拷贝

一、可变对象与不可变对象

  • mutable : 可变对象,如List、Dict
  • immutable : 不可变对象,如Number、String、Tuple、Frozenset

注意:
Python会缓存使用非常频繁的小整数-5至256、ISO/IEC 8859-1单字符、只包含大小写英文字母的字符串,以对其复用,不会创建新的对象

二、浅拷贝(重要)

对象拷贝是指在内存中创建新的对象,产生新的内存地址

  • 浅拷贝只拷贝最外层对象,深拷贝还会递归拷贝内层对象
  • 无论是浅拷贝还是深拷贝,只拷贝mutable可变对象成为一个新对象,而immutable不可变对象还是原来的那个
  • 当顶层对象和它的子元素对象全都是immutable不可变对象时,因为没有产生新对象,所以不存在被拷贝

浅拷贝(Shallow Copy),拷贝顶层对象,但不会拷贝内部的子元素对象。

1. 顶层是mutable,子元素全是immutable

当顶层对象是mutable可变对象,但是它的子元素对象全都是immutable不可变对象时,如[1, 'world', 2]
① 创建列表对象并赋值给变量a:

In [1]: a = [1, 'world', 2]

In [2]: [ id(item) for item in a ]
Out[2]: [9164864, 140104749066928, 9164896]

In [3]: id(a)
Out[3]: 140104759916040

② 导入copy模块,使用copy.copy()函数浅拷贝a,并赋值给变量b

In [4]: import copy

In [5]: b = copy.copy(a)

In [6]: b
Out[6]: [1, 'world', 2]

In [7]: [ id(item) for item in b ]
Out[7]: [9164864, 140104749066928, 9164896]

In [8]: id(b)
Out[8]: 140104760027784

③ 修改变量a的子元素a[0] = 3,由于整数是不可变对象,所以并不是修改1变为3,而是更改a[0]指向对象3

In [9]: a[0] = 3

In [10]: a
Out[10]: [3, 'world', 2]

In [11]: b
Out[11]: [1, 'world', 2]

In [12]: [ id(item) for item in a ]
Out[12]: [9164928, 140104749066928, 9164896]

In [13]: [ id(item) for item in b ]
Out[13]: [9164864, 140104749066928, 9164896]
2. 顶层是mutable,子元素部分immutable

当顶层对象是mutable可变对象,但子元素也存在mutable可变对象时,如[1, 2, ['hello','world']]
① 浅拷贝copy.copy()只拷贝了顶层对象,没有拷贝子元素对象['hello','world'],即a[2]和b[2]指向同一个列表对象

In [1]: a = [1, 2, ['hello','world']]

In [2]: import copy

In [3]: b = copy.copy(a)

In [4]: id(a)
Out[4]: 139770596269064

In [5]: id(b)
Out[5]: 139770596639368

In [6]: [ id(item) for item in a ]
Out[6]: [9164864, 9164896, 139770596304840]

In [7]: [ id(item) for item in b ]
Out[7]: [9164864, 9164896, 139770596304840]

In [8]: [ id(item) for item in a[2] ]
Out[8]: [139770585378520, 139770585378408]

In [9]: [ id(item) for item in b[2] ]
Out[9]: [139770585378520, 139770585378408]

② 修改a[2][1] = 'china',则b[2][1] = 'china'

In [10]: a[2][1] = 'china'

In [11]: a
Out[11]: [1, 2, ['hello', 'china']]

In [12]: b
Out[12]: [1, 2, ['hello', 'china']]

In [13]: [ id(item) for item in a[2] ]
Out[13]: [139770585378520, 139770584993552]

In [14]: [ id(item) for item in b[2] ]
Out[14]: [139770585378520, 139770584993552]
3. 顶层是immutable,子元素全是immutable

当顶层对象是immutable不可变对象,同时它的子元素对象也全都是immutable不可变对象时,如(1, 2, 3)

In [1]: a = (1, 2, 3)

In [2]: import copy

In [3]: b =  copy.copy(a)

In [4]: id(a)
Out[4]: 139664680010016

In [5]: id(b)
Out[5]: 139664680010016

In [6]: [ id(item) for item in a ]
Out[6]: [9164864, 9164896, 9164928]

In [7]: [ id(item) for item in b ]
Out[7]: [9164864, 9164896, 9164928]

变量a与变量b指向的是同一个元组对象,没有拷贝

4. 顶层是immutable,子元素部分mutable

当顶层对象是immutable不可变对象时,但子元素存在mutable可变对象时,如(1, 2, ['hello','world'])

In [1]: a = (1, 2, ['hello','world'])

In [2]: import copy

In [3]: b = copy.copy(a)

In [4]: id(a)
Out[4]: 139650704096640

In [5]: id(b)
Out[5]: 139650704096640

In [6]: [ id(item) for item in a ]
Out[6]: [9164864, 9164896, 139650704068680]

In [7]: [ id(item) for item in b ]
Out[7]: [9164864, 9164896, 139650704068680]

In [8]: [ id(item) for item in a[2] ]
Out[8]: [139650692293328, 139650692293216]

In [9]: [ id(item) for item in b[2] ]
Out[9]: [139650692293328, 139650692293216]

In [10]: a[2][1] = 'china'

In [11]: a
Out[11]: (1, 2, ['hello', 'china'])

In [12]: b
Out[12]: (1, 2, ['hello', 'china'])

变量a与变量b指向的是相同的元组对象,并且a[2]与b[2]指向同一个列表,所以修改a[2][1]会影响b[2][1]

三、深拷贝

深拷贝(Deep Copy),递归拷贝顶层对象,以及它内部的子元素对象

1. 顶层是mutable,子元素全是immutable

当顶层对象是mutable可变对象,但是它的子元素对象全都是immutable不可变对象时,如[1, 'world', 2]

In [1]: a = [1, 'world', 2]

In [2]: import copy

In [3]: b = copy.deepcopy(a)

In [4]: id(a)
Out[4]: 140664823442376

In [5]: id(b)
Out[5]: 140664823349192

In [6]: [ id(item) for item in a ]
Out[6]: [9164864, 140664823391544, 9164896]

In [7]: [ id(item) for item in b ]
Out[7]: [9164864, 140664823391544, 9164896]

In [8]: a[0] = 3

In [9]: a
Out[9]: [3, 'world', 2]

In [10]: b
Out[10]: [1, 'world', 2]

In [11]: [ id(item) for item in a ]
Out[11]: [9164928, 140664823391544, 9164896]

In [12]: [ id(item) for item in b ]
Out[12]: [9164864, 140664823391544, 9164896]

变量a与变量b指向不同的列表对象,修改a[0]只是将列表a的第一个元素重新指向新对象,不会影响b[0]

2. 顶层是mutable,子元素部分mutable

当顶层对象是mutable可变对象,但子元素也存在mutable可变对象时,如[1, 2, ['hello','world']]

In [1]: a = [1, 2, ['hello','world']]

In [2]: import copy

In [3]: b = copy.deepcopy(a)

In [4]: id(a)
Out[4]: 140531593252104

In [5]: id(b)
Out[5]: 140531593479304

In [6]: [ id(item) for item in a ]
Out[6]: [9164864, 9164896, 140531593299016]

In [7]: [ id(item) for item in b ]
Out[7]: [9164864, 9164896, 140531593324232]

In [8]: [ id(item) for item in a[2] ]
Out[8]: [140531582302896, 140531582302784]

In [9]: [ id(item) for item in b[2] ]
Out[9]: [140531582302896, 140531582302784]
In [10]: a[2][1] = 'china'

In [11]: a
Out[11]: [1, 2, ['hello', 'china']]

In [12]: b
Out[12]: [1, 2, ['hello', 'world']]

In [13]: [ id(item) for item in a[2] ]
Out[13]: [140531582302896, 140531581905808]

In [14]: [ id(item) for item in b[2] ]
Out[14]: [140531582302896, 140531582302784]
3. 顶层是immutable,子元素全是immutable

当顶层对象是immutable不可变对象,同时它的子元素对象也全都是immutable不可变对象时,如(1, 2, 3)

In [1]: a = (1, 2, 3)

In [2]: import copy

In [3]: b = copy.deepcopy(a)

In [4]: id(a)
Out[4]: 140021832303960

In [5]: id(b)
Out[5]: 140021832303960

In [6]: [ id(item) for item in a ]
Out[6]: [9164864, 9164896, 9164928]

In [7]: [ id(item) for item in b ]
Out[7]: [9164864, 9164896, 9164928]

变量a与变量b指向的是同一个元组对象,不存在拷贝

4. 顶层是immutable,子元素部分mutable

当顶层对象是immutable不可变对象时,但子元素存在mutable可变对象时,如(1, 2, ['hello','world'])

In [1]: a = (1, 2, ['hello','world'])

In [2]: import copy

In [3]: b = copy.deepcopy(a)

In [4]: id(a)
Out[4]: 140437037631672

In [5]: id(b)
Out[5]: 140437085244440

In [6]: [ id(item) for item in a ]
Out[6]: [9164864, 9164896, 140437036297096]

In [7]: [ id(item) for item in b ]
Out[7]: [9164864, 9164896, 140437036357960]

In [8]: [ id(item) for item in a[2] ]
Out[8]: [140437024839640, 140437024839528]

In [9]: [ id(item) for item in b[2] ]
Out[9]: [140437024839640, 140437024839528]

In [10]: a[2][1] = 'china'

In [11]: a
Out[11]: (1, 2, ['hello', 'china'])

In [12]: b
Out[12]: (1, 2, ['hello', 'world'])

In [13]: [ id(item) for item in a[2] ]
Out[13]: [140437024839640, 140437016189336]

In [14]: [ id(item) for item in b[2] ]
Out[14]: [140437024839640, 140437024839528]

变量a与变量b指向的是不同的元组对象,同时a[2]与b[2]指向不同的列表对象,所以修改a[2][1]不会影响b[2][1]

四、其他拷贝方法

1. 列表的复制

列表的复制都相当于浅拷贝效果,有以下三种方式:

  • 列表的copy()函数
  • list()转换函数
  • 列表分片[:]
In [1]: a = [1, 2, ['hello','world']]

In [2]: b = a.copy()

In [3]: c = list(a)

In [4]: d = a[:]

In [5]: id(a), id(b), id(c), id(d)
Out[5]: (140277244933640, 140277244846856, 140277323038536, 140277244767944)

In [6]: a[0] = 100

In [7]: a[2][1] = 'wangy'

In [8]: a
Out[8]: [100, 2, ['hello', 'wangy']]

In [9]: b
Out[9]: [1, 2, ['hello', 'wangy']]

In [10]: c
Out[10]: [1, 2, ['hello', 'wangy']]

In [11]: d
Out[11]: [1, 2, ['hello', 'wangy']]
2. 元组的复制

相当于浅拷贝的效果

In [1]: a = (1, 2, ['hello','world'])

In [2]: b = a[:]

In [3]: id(a), id(b)
Out[3]: (140146192445512, 140146192445512)

In [4]: a
Out[4]: (1, 2, ['hello', 'world'])

In [5]: b
Out[5]: (1, 2, ['hello', 'world'])

In [6]: a[2][1] = 'wangy'

In [7]: a
Out[7]: (1, 2, ['hello', 'wangy'])

In [8]: b
Out[8]: (1, 2, ['hello', 'wangy'])
3. 字典的复制

同列表类似,可以使用字典的copy()函数或者转换函数dict()
相当于浅拷贝的效果

In [1]: a = {'name': 'wangy', 'age': 18, 'jobs': ['devops', 'dba']}

In [2]: b = a.copy()

In [3]: c = dict(a)

In [4]: id(a), id(b), id(c)
Out[4]: (139653533041504, 139653544192616, 139653533040712)

In [5]: a['age'] = 20

In [6]: a['jobs'].append('python')

In [7]: a
Out[7]: {'name': 'wangy', 'age': 20, 'jobs': ['devops', 'dba', 'python']}

In [8]: b
Out[8]: {'name': 'wangy', 'age': 18, 'jobs': ['devops', 'dba', 'python']}

In [9]: c
Out[9]: {'name': 'wangy', 'age': 18, 'jobs': ['devops', 'dba', 'python']}
4. 集合的复制

同列表类似,可以使用集合的copy()函数或者转换函数set()

In [1]: a = {1, 2, 3}

In [2]: b = a.copy()

In [3]: c = set(a)

In [4]: id(a), id(b), id(c)
Out[4]: (139965317888712, 139965317888936, 139965317889608)

In [5]: a.add('wangy')

In [6]: a
Out[6]: {1, 2, 3, 'wangy'}

In [7]: b
Out[7]: {1, 2, 3}

In [8]: c
Out[8]: {1, 2, 3}

总结:

1. Python赋值操作函数参数传递,传递的永远是对象引用(即内存地址),而不是对象内容。
2. 在Python中一切皆对象,对象又分为可变(mutable)和不可变(immutable)两种类型。
3. 对象拷贝是指在内存中创建新的对象,产生新的内存地址
4. 当顶层对象和它的子元素对象全都是immutable不可变对象时,不存在被拷贝,因为没有产生新对象。
5. 浅拷贝(Shallow Copy),拷贝顶层对象,但不会拷贝内部的子元素对象。
6. 深拷贝(Deep Copy),递归拷贝顶层对象,以及它内部的子元素对象

注意:

  1. 赋值和拷贝是不一样的
  2. 赋值两者联系更深,如果可变类型,两者一起变
  3. 浅拷贝两者还有联系,如果可变类型,外层变,里层不变([[],1,2]这种情况,[[]]这个改变,拷贝的也一起改变)
  4. 深拷贝两者完全独立,都不变(因为独立,所以占内存)
  5. 拷贝会生成新的地址
  6. 显示一样,内存地址不一定一样
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