Python?對(duì)象拷貝及深淺拷貝區(qū)別的詳細(xì)教程示例
Python 對(duì)象拷貝
在本篇文章中，會(huì)先介紹 Python 中對(duì)象的基礎(chǔ)概念，之后會(huì)提到對(duì)象的深淺拷貝以及區(qū)別。在閱讀后，應(yīng)該掌握如下的內(nèi)容：
- 理解變量、引用和對(duì)象的關(guān)系
- 理解 Python 對(duì)象中 identity,type 和 value 的概念
- 什么是 mutable 和 immutable 對(duì)象？以及它們和 hashable 的關(guān)系
- 深淺拷貝的過程以及區(qū)別
1.變量，引用和對(duì)象
變量無類型，它的作用僅僅在某個(gè)時(shí)候引用了特定的對(duì)象而已，具體在內(nèi)存中就是一個(gè)指針，僅僅擁有指向?qū)ο蟮目臻g大小。
變量和對(duì)象的關(guān)系在于引用，變量引用對(duì)象后，也就對(duì)應(yīng)了賦值的過程。
在 python 中一切皆為對(duì)象，具體在內(nèi)存中表示一塊內(nèi)存空間，每一個(gè)對(duì)象都會(huì)具有 identity，type 和 value 這三個(gè)內(nèi)容。
Identity, 一旦對(duì)象被創(chuàng)建后，Identity 的值便不會(huì)發(fā)生改變。在 Cpython 中，其值體現(xiàn)為內(nèi)存中保存對(duì)象的地址。is 操作符，比較對(duì)象是否相等就是通過這個(gè)值。通過 id() 函數(shù)查看它的整數(shù)形式。
Type, 和 Identity 一樣，在對(duì)象創(chuàng)建后，Type 也不會(huì)發(fā)生變化。它主要定義了一些可能支持的值和操作（如對(duì)列表來說，會(huì)有求長(zhǎng)度的操作）。通過 type() 函數(shù)可以得到對(duì)象的類型。
Value，用于表示的某些對(duì)象的值。當(dāng)對(duì)象在創(chuàng)建后值可以改變稱為 mutable，否則的話被稱為 immutable.
舉個(gè)例子，比如在 C 中，int x = 4 在內(nèi)存中，是先分配了一個(gè) int 類型的內(nèi)存空間，然后把 4 放進(jìn)空間內(nèi)。
而 Python 中，x = 4 正好相反，是為 4 分配了一塊的內(nèi)存空間，然后用 x 指向它。由于變量可以指向各種類型的對(duì)象，因此不需要像 C 一樣聲明變量。這也就是 Python 被稱為動(dòng)態(tài)類型的意義。
并且在 Python 中，變量可以刪除，但對(duì)象是無法刪除的。
2.immutable 和 mutable 對(duì)象
immutable 對(duì)象擁有一個(gè)固定的值，包括 numbers, strings, tuples. 一個(gè)新的值被保存時(shí)，一個(gè)新的對(duì)象就會(huì)被創(chuàng)建。這些對(duì)象在作為常量的 hash 值中有著非常重要的作用，如作為字典的 key 時(shí)。
mutable 對(duì)象可以改變自身的值，但 id() 并不會(huì)發(fā)生改變。
當(dāng)一些對(duì)象包含對(duì)其他對(duì)象的一些引用時(shí)，我們稱這些對(duì)象為 containers, 例如 list, tuple, dictionary 這些都是 containers. 這里需要注意的是，一個(gè) immutable containers 可以包含對(duì) mutable 對(duì)象的引用（如在 tuple 中包含一個(gè) list）。 但這個(gè)對(duì)象仍然稱為 immutable 對(duì)象，因?yàn)?Identity 是不變的。
3.hashable 對(duì)象
當(dāng)一個(gè)對(duì)象在生命周期內(nèi)（實(shí)現(xiàn)了 __hash__() 方法）hash 值不會(huì)發(fā)生改變，并可以與其他對(duì)象進(jìn)行比較（實(shí)現(xiàn)了 __eq__() 方法），稱之為hashable 對(duì)象。
在 Python 內(nèi)置的 immutable 對(duì)象 大多數(shù)都是 hashable 對(duì)象。immutable containers（tuples, frozenset）在引用的對(duì)象都是 hashable 對(duì)象時(shí)，才是hashable 對(duì)象。mutable containers 容器都不是 hashable 對(duì)象。用戶自定義的類都是 hashable 對(duì)象，
4.淺拷貝與深拷貝
在介紹對(duì)象的拷貝前，先介紹一下 Python 中的賦值操作，可以讓我們更好的了解拷貝的過程。
5.賦值操作
賦值操作的右邊是簡(jiǎn)單表達(dá)式:
def normal_operation():
# immutable objects
# int
a = 10
b = 10
print('----- int')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(a), id(b)))
# id of a:1777364320 , id of b: 1777364320
print(a == b) # True
print(a is b) # True
# str
str_a = '123'
str_b = '123'
print('----- str')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(str_a), id(str_b)))
# id of a:1615046978224 , id of b: 1615046978224
print(str_a == str_b) # True
print(str_a is str_b) # True
# tuple
tuple_a = (1, 2, 3)
tuple_b = (1, 2, 3)
print('----- tuple')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(tuple_a), id(tuple_b)))
# id of a:1615047009696 , id of b: 1615047024856
print(tuple_a == tuple_b) # True
print(tuple_a is tuple_b) # False
# mutable
# set
set_a = {1, 2, 3}
set_b = {1, 2, 3}
print('----- set')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(set_a), id(set_b)))
# id of a:1615045625000 , id of b: 1615047012872
print(set_a == set_b) # True
print(set_a is set_b) # False
# list
list_a = [1, 2, 3]
list_b = [1, 2, 3]
print('----- list')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(list_a), id(list_b)))
# id of a:1615047017800 , id of b: 1615045537352
print(list_a == list_b) # True
print(list_a is list_b) # False
# dict
dict_a = {"name": "xxx", "age": "123"}
dict_b = {"name": "xxx", "age": "123"}
print('----- dict')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(dict_a), id(dict_b)))
# id of a:1615045521696 , id of b: 1615045522128
print(dict_a == dict_b) # True
print(dict_a is dict_b) # False在 Cpython 中，id() 反映了對(duì)象在內(nèi)存中的地址。可以看到，對(duì)于 immutable 對(duì)象中的 number 和 string 來說，CPython 本身對(duì)其做了一定的優(yōu)化，在創(chuàng)建相同的內(nèi)容時(shí)，使其 指向了相同的內(nèi)存地址，從而被復(fù)用。
但是，Python 不會(huì)對(duì)所有 mutable 對(duì)象執(zhí)行此操作，因?yàn)閷?shí)現(xiàn)此功能需要一定的運(yùn)行時(shí)成本。對(duì)于在內(nèi)存中的對(duì)象來說，必須首先在內(nèi)存中搜索對(duì)象（搜索意味著時(shí)間）。對(duì)于 number 和 string 來說，搜索到它們很容易，所以才對(duì)其做了這樣的優(yōu)化。
對(duì)于其他類型的對(duì)象，雖然創(chuàng)建的內(nèi)容相同，但都在內(nèi)存中完全創(chuàng)建了一塊新的區(qū)域。
6. 賦值操作的右邊是 Python 中已存在的變量:
def assignment_operation():
# immutable objects
# int
a = 10
b = a
print('----- int')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(a), id(b)))
# id of a:1777364320 , id of b: 1777364320
print(a == b) # True
print(a is b) # True
# str
str_a = '123'
str_b = str_a
print('----- str')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(str_a), id(str_b)))
# id of a:2676110142128 , id of b: 2676110142128
print(str_a == str_b) # True
print(str_a is str_b) # True
# tuple
tuple_a = (1, 2, 3)
tuple_b = tuple_a
print('----- tuple')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(tuple_a), id(tuple_b)))
# id of a:2676110191640 , id of b: 2676110191640
print(tuple_a == tuple_b) # True
print(tuple_a is tuple_b) # True
# mutable
# set
set_a = {1, 2, 3}
set_b = set_a
print('----- set')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(set_a), id(set_b)))
# id of a:2676108788904 , id of b: 2676108788904
print(set_a == set_b) # True
print(set_a is set_b) # True
# list
list_a = [1, 2, 3]
list_b = list_a
print('----- list')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(list_a), id(list_b)))
# id of a:2676110181704 , id of b: 2676110181704
print(list_a == list_b) # True
print(list_a is list_b) # True
# dict
dict_a = {"name": "xxx", "age": "123"}
dict_b = dict_a
print('----- dict')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(dict_a), id(dict_b)))
# id of a:2676079063328 , id of b: 2676079063328
print(dict_a == dict_b) # True
print(dict_a is dict_b) # True而當(dāng)賦值操作的右邊是已經(jīng)存在的 Python 對(duì)象時(shí)，不論是什么類型的對(duì)象，都沒有在內(nèi)存中創(chuàng)建新的內(nèi)容，僅僅是聲明了一個(gè)新的變量指向之前內(nèi)存中已經(jīng)創(chuàng)建的對(duì)象，就像提供了一個(gè)別名一樣。
>>> dict_a = {'1':1}
>>> dict_b = dict_a
>>> print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(dict_a), id(dict_b)))
id of a:140355639151936 , id of b: 140355639151936
>>> dict_b = {}
>>> print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(dict_a), id(dict_b)))
id of a:140355639151936 , id of b: 140355639922176由于 dict_b = dict_a操作，讓兩個(gè)變量同時(shí)指向了同一塊內(nèi)存區(qū)域。自然 id 相等。
當(dāng)對(duì) dict_b 重新賦值時(shí)，僅讓 b 指向了另外一塊內(nèi)存區(qū)域，并不會(huì)影響 a 的指向，由于兩塊內(nèi)存區(qū)域不同，自然id 并不想等。
7.改變賦值后的對(duì)象
def assignment_operation_change():
# immutable objects
# int
a = 10
print("id of a:{}".format(id(a)))
# id of a:1994633728
b = a
a = a + 10
print('----- int')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(a), id(b)))
# id of a:1994634048 , id of b: 1994633728
print(a == b) # False
print(a is b) # False
# mutable objects
# list
list_a = [1, 2, 3]
list_b = list_a
list_a.append(4)
print('----- list')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(list_a), id(list_b)))
# id of a:2676110181704 , id of b: 2676110181704
print(list_a == list_b) # True
print(list_a is list_b) # True當(dāng)修改 imutable 對(duì)象時(shí)，由于其本身不可改變，只能在內(nèi)存中新申請(qǐng)一塊新的空間，用于存儲(chǔ)修改后的內(nèi)容。對(duì)應(yīng)上面 a=20 的操作，這時(shí)再判斷 a 和 b 時(shí)，由于指向了內(nèi)存的不同位置，所以 a，b不在相等。a 原來指向的內(nèi)存區(qū)域不會(huì)被回收，因?yàn)楝F(xiàn)在由 b 指向?？梢钥吹?b 指向的內(nèi)存地址和 a 之前的指向的內(nèi)存地址是一致的。
當(dāng)修改 mutable 對(duì)象時(shí)，由于都指向相同的內(nèi)存地址，所以對(duì)變量 list_a 修改的操作，也會(huì)映射到變量 list_b。
總結(jié)一下：
- 指向 imutable 的不同變量，當(dāng)其中一個(gè)變量被修改時(shí)，其他變量不受影響，因?yàn)楸恍薷暮蟮淖兞繒?huì)指向一個(gè)新創(chuàng)建的對(duì)象。
- 指向 mutable 對(duì)象的不同變量，當(dāng)其中一個(gè)變量修改這個(gè)對(duì)象時(shí)，會(huì)影響到指向這個(gè)對(duì)象的所有變量。
8.淺拷貝
淺拷貝創(chuàng)建了一個(gè)對(duì)象，這個(gè)對(duì)象包含了對(duì)被拷貝元素的參考。 所以當(dāng)使用淺拷貝來復(fù)制 conainters 對(duì)象時(shí)，僅僅拷貝了那些嵌套元素的引用。
def shallow_copy():
# immutable objects
# int
a = 10
b = copy(a)
print('----- int')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(a), id(b)))
# id of a:1777364320 , id of b: 1777364320
print(a == b) # True
print(a is b) # True
# str
str_a = '123'
str_b = copy(str_a)
print('----- str')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(str_a), id(str_b)))
# id of a:2676110142128 , id of b: 2676110142128
print(str_a == str_b) # True
print(str_a is str_b) # True
# tuple
tuple_a = (1, 2, 3)
# Three methods of shallow copy
# tuple_b = tuple_a[:]
# tuple_b = tuple(tuple_a)
tuple_b = copy(tuple_a)
print(id(tuple_b))
print('----- tuple')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(tuple_a), id(tuple_b)))
# id of a:2676110191640 , id of b: 2676110191640
print(tuple_a == tuple_b) # True
print(tuple_a is tuple_b) # True
# mutable
# set
set_a = {1, 2, 3}
# Two methods of shallow copy
# set_b = set(set_a)
set_b = copy(set_a)
print('----- set')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(set_a), id(set_b)))
# id of a:2099885540520 , id of b: 2099888490984
print(set_a == set_b) # True
print(set_a is set_b) # False
# list
list_a = [1, 2, 3]
# Three methods of shallow copy
# list_b = list_a[:]
# list_b = list(list_b)
list_b = copy(list_a)
print('----- list')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(list_a), id(list_b)))
# id of a:2099888478280 , id of b: 2099888478472
print(list_a == list_b) # True
print(list_a is list_b) # False
# Python小白學(xué)習(xí)交流群：711312441
# dict
dict_a = {"name": "xxx", "age": "123"}
# Two methods of shallow copy
# dict_b = dict(dict_a)
dict_b = copy(dict_a)
print('----- dict')
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(dict_a), id(dict_b)))
# id of a:2099855880480 , id of b: 2099886881024
print(dict_a == dict_b) # True
print(dict_a is dict_b) # False這里有一點(diǎn)需要注意，對(duì)于 string 和 number 來說，正如上面提到的 Cpython 做了相應(yīng)的優(yōu)化，讓不同的變量指向了相同的內(nèi)存地址，進(jìn)而 id 的值是相等的。
但對(duì)于元組這個(gè) immutable 元素來說，執(zhí)行 淺拷貝時(shí)，也不會(huì)創(chuàng)建一個(gè)內(nèi)存區(qū)域，只是返回一個(gè)老元組的引用。
對(duì)于其他的 mutable 對(duì)象，在淺拷貝后都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的內(nèi)存區(qū)域，包含了被拷貝元素的引用。
淺拷貝正如它的名字那樣，當(dāng)拷貝嵌套的 mutable 元素時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)問題：
def shallow_copy_change_value():
# list
list_a = [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
list_b = copy(list_a)
list_a[0] = 10
list_a[3].append(7)
print('----- list')
print("ia:{} ,b: {}".format(list_a, list_b))
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(list_a), id(list_b)))
# a:[10, 2, 3, [4, 5, 6, 7]] ,b: [1, 2, 3, [4, 5, 6, 7]]
# id of a:1698595158472 , id of b: 1698595159752
print(list_a == list_b) # False
print(list_a is list_b) # False下面是對(duì)上面 list 淺拷貝的圖解：
執(zhí)行淺拷貝操作：
72a62de32295d24a41f15aecb2f65eac
在 list_b 執(zhí)行淺拷貝后，創(chuàng)建一個(gè)新的對(duì)象，新對(duì)象中的 list_a[0] 指向 1.
修改 list_a 操作：
f82e60e92a6c04ab94146965ee4e985e
當(dāng)執(zhí)行 list_a[0] = 10 操作時(shí)，由于 list_a[0] 本身是 number 類型，會(huì)重新創(chuàng)建一塊區(qū)域，用于保存新的值 10. 而新創(chuàng)建的 list_b[0] 并不會(huì)受到影響，還會(huì)指向之前的內(nèi)存區(qū)域。
當(dāng)修改list_a[3] 操作時(shí)，由于list_a[3] 在淺拷貝后，新創(chuàng)建的對(duì)象中不會(huì) 嵌套創(chuàng)建 一個(gè)新的 list_a[3] 對(duì)象，僅僅是指向了之前的 list_a[3] 對(duì)象。所以當(dāng)修改 list_a[3] 時(shí), list_b[3] 也會(huì)收到影響。
9.深拷貝
對(duì)于深拷貝操作來說，除了會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的對(duì)象外，會(huì)還遞歸的遍歷老對(duì)象的中的嵌套元素，并形成新的副本。
def shallow_deepcopy_change_value():
# list
list_a = [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
list_b = deepcopy(list_a)
list_a[0] = 10
list_a[3].append(7)
print('----- list')
print("a:{} ,b: {}".format(list_a, list_b))
print("id of a:{} , id of b: {}".format(id(list_a), id(list_b)))
# id of a:2099888478280 , id of b: 2099888478472
print(list_a == list_b) # False
print(list_a is list_b) # False下面是對(duì)應(yīng)圖解過程：
執(zhí)行深拷貝操作：
4a050f660c31f509ecde59eb8b589c38
修改 list_a 操作：
cd944895e4e8cb41278113baa1906af9
這里 list_a 和 list_b 已經(jīng)是完全的不同的兩個(gè)對(duì)象。
總結(jié)
在這篇文章中，主要介紹了 Python 中對(duì)象，以及對(duì)象的拷貝過程，主要有下面幾個(gè)重要的內(nèi)容：
- Python 中變量沒有類型，僅僅可看做一個(gè)指針，通過引用指向?qū)ο?。變量可以刪除，但對(duì)象不行。
- Python 對(duì)象被創(chuàng)建后，會(huì)擁有 identity，type 和 value 三個(gè)屬性。
- immutable 和 mutable，主要在于 value 在其生命周期內(nèi)是否能發(fā)生變化。
- 修改 mutable 對(duì)象時(shí)，所有指向它的變量都會(huì)受到影響。修改 immutable 對(duì)象時(shí)，指向它的其他變量沒有影響。
- immutable 的大多數(shù)對(duì)象都是 hashable，但要考慮 immutable containers 的特殊情況。
- 淺拷貝會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的內(nèi)存區(qū)域（對(duì)象），但其內(nèi)部是對(duì)原對(duì)象內(nèi)部引用的拷貝，在使用 mutable 對(duì)象時(shí)，存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。
- 深拷貝不但會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的內(nèi)存區(qū)域（對(duì)象），還會(huì)遞歸的創(chuàng)建原對(duì)象的所有嵌套對(duì)象，但也帶來了一些效率的問題。
以上就是Python 對(duì)象拷貝及深淺拷貝區(qū)別的詳細(xì)教程示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python 對(duì)象拷貝的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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今天小編就為大家分享一篇python實(shí)現(xiàn)切割url得到域名、協(xié)議、主機(jī)名等各個(gè)字段的例子，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-07-07
解決Pytorch修改預(yù)訓(xùn)練模型時(shí)遇到key不匹配的情況
這篇文章主要介紹了解決Pytorch修改預(yù)訓(xùn)練模型時(shí)遇到key不匹配的情況，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教2021-06-06