Python中深淺拷貝的區(qū)別詳細(xì)分析
簡(jiǎn)而言之:
深淺拷貝的區(qū)別關(guān)鍵在于拷貝的對(duì)象類型是否可變。
我們可以總結(jié)出以下三條規(guī)則:
- 對(duì)于可變對(duì)象來(lái)說(shuō),深拷貝和淺拷貝都會(huì)開(kāi)辟新地址,完成對(duì)象的拷貝
- 而對(duì)于不可變對(duì)象來(lái)說(shuō),深淺拷貝都不會(huì)開(kāi)辟新地址,只是建立引用關(guān)聯(lián)
,等價(jià)于賦值- 對(duì)于復(fù)合對(duì)象來(lái)說(shuō),淺拷貝只考慮最外層的類型,復(fù)合類型數(shù)據(jù)中的元
素仍為引用關(guān)系;而深拷貝對(duì)復(fù)合對(duì)象會(huì)遞歸應(yīng)用前兩條規(guī)則
背后的邏輯也很容易理解,我們可以在 Python 的官方文檔里找到如下解釋:
Python 的賦值語(yǔ)句不復(fù)制對(duì)象,而是創(chuàng)建目標(biāo)和對(duì)象的綁定關(guān)系。對(duì)于自身可變,或包含可變項(xiàng)的集合,有時(shí)要生成副本用于改變操作,而不必改變?cè)紝?duì)象。
- 不可變數(shù)據(jù)(3 個(gè)):Number(數(shù)字)、String(字符串)、Tuple(元組);
- 可變數(shù)據(jù)(3 個(gè)):List(列表)、Dictionary(字典)、Set(集合)。
下面我們通過(guò)對(duì)不同類型的對(duì)象進(jìn)行深淺拷貝來(lái)逐條說(shuō)明上述規(guī)則:
不可變對(duì)象
以元組(tuple)為例:
import copy tup1 = (991, "abc") tup2 = copy.copy(tup1) # 淺拷貝 # tup2 = tup1 # 在這個(gè)例子里淺拷貝等價(jià)于賦值 print(id(tup1)) print(id(tup2)) print(tup1 == tup2) print(tup1 is tup2) # 2457279675264 # 2457279675264 # True # True tup2 = copy.deepcopy(tup1) # 深拷貝 print(id(tup1)) print(id(tup2)) print(tup1 == tup2) print(tup1 is tup2) # 1291830377344 # 1291830377344 # True # True
我們可以看到,對(duì)于不可變對(duì)象,深拷貝還是淺拷貝都不會(huì)為我們對(duì)象建立真正的副本,tup2 和 tup1的地址完全相同,實(shí)際上引用的是同一個(gè)對(duì)象。
可變對(duì)象
以列表(list)為例:
import copy lis1 = [991, "abc", (9, 993), [994, 995], [888,887], {"name": "Tom"}, (996, [997, 998]), (888,(886, 886))] lis2 = copy.copy(lis1) # 淺拷貝 print(id(lis1)) print(id(lis2)) print(lis1 == lis2) print(lis1 is lis2) # 2491304912896 # 2491304912960 # True # False lis2 = copy.deepcopy(lis1) # 深拷貝 print(id(lis1)) print(id(lis2)) print(lis1 == lis2) print(lis1 is lis2) # 2841088174144 # 2841088174208 # True # False
可以看到,對(duì)于可變對(duì)象來(lái)說(shuō),深拷貝和淺拷貝都會(huì)開(kāi)辟新地址,完成對(duì)象的拷貝。
復(fù)合對(duì)象
其實(shí)上面例子中的列表同時(shí)還是一個(gè)復(fù)合對(duì)象(即包含其他對(duì)象的對(duì)象)。
對(duì)于復(fù)合對(duì)象來(lái)說(shuō),淺拷貝只考慮最外層的類型,復(fù)合類型數(shù)據(jù)中的元素仍為引用關(guān)系。深拷貝對(duì)復(fù)合對(duì)象會(huì)遞歸應(yīng)用前兩條規(guī)則。
import copy tup3 = (991, "abc", []) tup4 = copy.copy(tup3) # 淺拷貝 print(tup3 is tup4) # True print(tup3[-1] is tup4[-1]) # True lis1 = [991, "abc", (9, 993), [994, 995], [888,887], {"name": "Tom"}, (996, [997, 998]), (888,(886, 886))] lis2 = copy.copy(lis1) # 淺拷貝 print(lis1 is lis2) # False # 雖然 lis1 和 lis2 的地址不同,但其中的每個(gè)元素都各自指向同一個(gè)對(duì)象 print(lis1[0] is lis2[0]) # True print(lis1[1] is lis2[1]) # True print(lis1[2] is lis2[2]) # True print(lis1[3] is lis2[3]) # True print(lis1[4] is lis2[4]) # True print(lis1[5] is lis2[5]) # True print(lis1[6] is lis2[6]) # True print(lis1[7] is lis2[7]) # True
可以看到對(duì)于復(fù)合對(duì)象,其最外層的邏輯和前文提到的相同,即可變對(duì)象開(kāi)辟新地址,不可變對(duì)象不開(kāi)辟新地址。但復(fù)合對(duì)象內(nèi)的元素全部只是建立引用關(guān)聯(lián),地址相同。
而深拷貝還需確認(rèn)復(fù)合對(duì)象中的所有元素是否都不可變?nèi)缓笤趯?duì)元素遞歸應(yīng)用前兩條規(guī)則。只要復(fù)合對(duì)象本身是可變的或者其中存在可變對(duì)象,則都會(huì)完成拷貝。
import copy lis1 = [991, "abc", (9, 993), [994, 995], [888,887], {"name": "Tom"}, (996, [997, 998]), (888,(886, 886))] lis2 = copy.deepcopy(lis1) # 深拷貝 print(lis1 is lis2) # False,列表是可變對(duì)象,深復(fù)制后地址改變 print(lis1[0] is lis2[0]) # True,索引0是整數(shù),不可變,地址不變 print(lis1[3] is lis2[3]) # False, 索引3是列表,可變,地址改變 tup3 = (991, "abc", []) tup4 = copy.deepcopy(tup3) # 深拷貝 print(tup3 is tup4) # False,雖然 tup3 是不可變對(duì)象,但其內(nèi)部存在可變對(duì)象,所以深復(fù)制后地址仍然改變 print(tup3[0] is tup4[0]) # True,索引 0 是整數(shù),不可變,地址不變 print(tup3[1] is tup4[1]) # True,索引 3 是字符串,不可變,地址不變 print(tup3[2] is tup4[2]) # False,索引 3 是列表,可變,地址改變
參考:
copy — Shallow and deep copy operations — Python 3.10.7 documentation(Python3 文檔)
補(bǔ)充:下面解釋可變類型和不可變類型的嵌套使用
(1)可變類型:
淺拷貝和深拷貝只要最外層是可變類型都會(huì)生成新的對(duì)象
- [] 或者{}, 淺拷貝和深拷貝都會(huì)生成新的對(duì)象
- [[],[]]列表的嵌套,可變類型嵌套了可變類型,淺拷貝:只拷貝最外層,會(huì)生成新的對(duì)象,內(nèi)層是引用。深拷貝:外層和內(nèi)層都會(huì)進(jìn)行拷貝,都是全新的對(duì)象,都有獨(dú)立的存儲(chǔ)空間
- [(),()] 外層可變,內(nèi)層不可變,淺拷貝:只拷貝最外層,會(huì)生成新的對(duì)象,內(nèi)層是引用。深拷貝:外層和內(nèi)層都會(huì)進(jìn)行拷貝,外層會(huì)生成新對(duì)象,但是由于內(nèi)層是不可變類型,所以內(nèi)層依然是引用
- [(),[]] 外層可變,內(nèi)層有一個(gè)是可變,淺拷貝:只拷貝最外層,會(huì)生成新的對(duì)象,內(nèi)層是引用。深拷貝:外層和內(nèi)層都會(huì)進(jìn)行拷貝,外層會(huì)生成新對(duì)象,內(nèi)層可變對(duì)象會(huì)生成新對(duì)象,內(nèi)層不可變對(duì)象是引用
(2)不可變類型:
最外層是不可變類型,淺拷貝就一定是引用
- Number、字符串或者(), 淺拷貝和深拷貝都是引用
- ([],[]), copy淺拷貝:只會(huì)拷貝最外層,內(nèi)層只是引用,但是最外層是不可變,拷貝之后毫無(wú)意義,僅僅是引用關(guān)系。deepcopy:從外層到內(nèi)層都會(huì)拷貝,內(nèi)層是可變,為了達(dá)到和原來(lái)的數(shù)據(jù)完全隔離,會(huì)生成全新的對(duì)象
- ((),()) 完全不可變,拷貝了之后如果生成新的數(shù)據(jù)也無(wú)法修改,所以不管深拷貝還是淺拷貝都是引用
- ((),[]) 外層不可變,但是內(nèi)層有一個(gè)是可變,copy依然是引用,deepcopy,會(huì)生成新的對(duì)象,內(nèi)層的不可變類型是引用,可變類型會(huì)生成新的對(duì)象。
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python中深淺拷貝的區(qū)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python深淺拷貝的區(qū)別內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
Python使用pickle進(jìn)行序列化和反序列化的示例代碼
這篇文章主要介紹了Python使用pickle進(jìn)行序列化和反序列化,幫助大家更好的理解和使用python的pickle庫(kù),感興趣的朋友可以了解下2020-09-09python3操作redis實(shí)現(xiàn)List列表實(shí)例
本文主要介紹了python3操作redis實(shí)現(xiàn)List列表實(shí)例,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2021-08-08利用jupyter網(wǎng)頁(yè)版本進(jìn)行python函數(shù)查詢方式
這篇文章主要介紹了利用jupyter網(wǎng)頁(yè)版本進(jìn)行python函數(shù)查詢方式,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(guò)來(lái)看看吧2020-04-04舉例講解Linux系統(tǒng)下Python調(diào)用系統(tǒng)Shell的方法
這篇文章主要介紹了舉例講解Linux系統(tǒng)下Python調(diào)用系統(tǒng)Shell的方法,包括用Python和shell讀取文件某一行的實(shí)例,需要的朋友可以參考下2015-11-11macbook如何徹底刪除python的實(shí)現(xiàn)方法
本文主要介紹了macbook如何徹底刪除python的實(shí)現(xiàn)方法,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2023-07-07Python bytes string相互轉(zhuǎn)換過(guò)程解析
這篇文章主要介紹了Python bytes string相互轉(zhuǎn)換過(guò)程解析,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-03-03Python中isinstance和hasattr的實(shí)現(xiàn)示例
本文詳細(xì)介紹了Python中的兩個(gè)內(nèi)置函數(shù)isinstance和hasattr,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2024-12-12入門(mén)tensorflow教程之TensorBoard可視化模型訓(xùn)練
在本篇文章中,主要介紹 了TensorBoard 的基礎(chǔ)知識(shí),并了解如何可視化訓(xùn)練模型中的一些基本信息,希望對(duì)大家的TensorBoard可視化模型訓(xùn)練有所幫助2021-08-08