Python基础之赋值&深浅拷贝
一 概述
1.1 定义
赋值：在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象，把它赋值给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已
浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，把对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象不复制
深拷贝：外围和内部元素都进行了拷贝对象本身，而不是引用。也就是，把对象复制一遍，并且该对象中引用的其他对象也进行复制
1.2 术语解释
变量：是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接空间
对象：被分配的一块内存，存储其所代表的值
引用：是自动形成的从变量到对象的指针
不可变对象：一旦创建就不可修改的对象，包括字符串、元组、数字
可变对象：可以修改的对象，包括列表、字典
注意：类型（int类型，long类型(python3已去除long类型，只剩下int类型的数据)）属于对象，不是变量
二 赋值
请看下面一段代码：
original_list = ['js','html',['Python','C','C++'],{'name':'joe1991','age':18}]
new_lsit = original_list # 对象赋值
print('------原始列表数据展示------')
print(id(original_list))
print(original_list)
print([id(ele) for ele in original_list])
print('------赋值新列表数据展示------')
print(id(new_lsit))
print(new_lsit)
print([id(ele) for ele in new_lsit])
original_list[0] = 'JavaScript'
original_list[2].append('Java')
original_list[3]['gender'] = 'male'
print('------原始列表修改后数据展示------')
print(id(original_list))
print(original_list)
print([id(ele) for ele in original_list])
print('------赋值新列表修改后数据展示------')
print(id(new_lsit))
print(new_lsit)
print([id(ele) for ele in new_lsit])
执行结果：
------原始列表数据展示------
2518515317128
['js', 'html', ['Python', 'C', 'C++'], {'name': 'joe1991', 'age': 18}]
[2518515307944, 2518515308056, 2518515315720, 2518514495432]
------赋值新列表数据展示------
2518515317128
['js', 'html', ['Python', 'C', 'C++'], {'name': 'joe1991', 'age': 18}]
[2518515307944, 2518515308056, 2518515315720, 2518514495432]
------原始列表修改后数据展示------
2518515317128
['JavaScript', 'html', ['Python', 'C', 'C++', 'Java'], {'gender': 'male', 'name': 'joe1991', 'age': 18}]
[2518515342896, 2518515308056, 2518515315720, 2518514495432]
------赋值新列表修改后数据展示------
2518515317128
['JavaScript', 'html', ['Python', 'C', 'C++', 'Java'], {'gender': 'male', 'name': 'joe1991', 'age': 18}]
[2518515342896, 2518515308056, 2518515315720, 2518514495432]
分析代码：
第一步：使用一个original_list变量，指向一个list类型的对象
第二步：通过original_list对new_list变量进行赋值，那么new_list即指向original_list对应的对象（内存地址）
说明：“original_list即是new_list”，“original_list[i]即是new_list[i]”
第三步：对original_list进行修改
说明：对original_list的任何修改都会体现在new_list上。即在Python中对象的赋值其实就是对象的引用
注意点：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2518515342896
简图说明：
三 浅拷贝
还是一样，先来段代码：
import copy
original_list = ['js',111,['Python','C','C++'],{'name':'joe1991','age':18}]
new_lsit = copy.copy(original_list)
# 输出代码与上面一致
执行结果：
------原始列表数据展示------
2743648036872
['js', 111, ['Python', 'C', 'C++'], {'age': 18, 'name': 'joe1991'}]
[2743639332376, 1643524240, 2743648051400, 2743638912968]
------浅拷贝新列表数据展示------
2743639396936
['js', 111, ['Python', 'C', 'C++'], {'age': 18, 'name': 'joe1991'}]
[2743639332376, 1643524240, 2743648051400, 2743638912968]
------原始列表修改后数据展示------
2743648036872
['JavaScript', 111, ['Python', 'C', 'C++', 'Java'], {'age': 18, 'name': 'joe1991', 'gender': 'male'}]
[2743639367216, 1643524240, 2743648051400, 2743638912968]
------浅拷贝新列表修改后数据展示------
2743639396936
['js', 111, ['Python', 'C', 'C++', 'Java'], {'age': 18, 'name': 'joe1991', 'gender': 'male'}]
[2743639332376, 1643524240, 2743648051400, 2743638912968]
分析代码：
第一步：使用一个original_list变量，指向一个list类型的对象
第二步：通过copy模块里面的浅拷贝函数copy()，对original_list指向的对象进行浅拷贝，然后浅拷贝生成的新对象赋值给new_lsit变量
说明：浅拷贝会创建一个新的对象，这里“original_list不是new_list”，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“original_list[i]即是new_list[i]”
第三步：对original_list进行修改
说明：由于list的第一个元素是不可变类型，所以original_list对应的list的第一个元素会使用一个新的对象2743639367216，但是list后面的字典或列表是可变类型，修改操作不会产生新的对象，所以original_list的修改结果会相应的反应到new_lsit上
简图说明：
说明一下，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
四 深拷贝
import copy
original_list = ['js',111,['Python','C','C++'],{'name':'joe1991','age':18}]
new_lsit = copy.deepcopy(original_list)
# 输出代码与之前一致
执行结果
------原始列表数据展示------
1456661506056
['js', 111, ['Python', 'C', 'C++'], {'name': 'joe1991', 'age': 18}]
[1456660010688, 1644638352, 1456661507336, 1456659197896]
------深拷贝新列表数据展示------
1456661506568
['js', 111, ['Python', 'C', 'C++'], {'name': 'joe1991', 'age': 18}]
[1456660010688, 1644638352, 1456661507144, 1456660062536]
------原始列表修改后数据展示------
1456661506056
['JavaScript', 111, ['Python', 'C', 'C++', 'Java'], {'name': 'joe1991', 'age': 18, 'gender': 'male'}]
[1456660045296, 1644638352, 1456661507336, 1456659197896]
------深拷贝新列表修改后数据展示------
1456661506568
['js', 111, ['Python', 'C', 'C++'], {'name': 'joe1991', 'age': 18}]
[1456660010688, 1644638352, 1456661507144, 1456660062536]
分析代码：
第一步：使用一个original_list变量，指向一个list类型的对象
第二步：通过copy模块里面的深拷贝函数deepcopy()，对original_list指向的对象进行深拷贝，然后深拷贝生成的新对象赋值给new_lsit变量
说明：跟浅拷贝类似，深拷贝也会创建一个新的对象，这里“original_list不是new_list”，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），也就是说“original_list[i]不是new_list[i]”
第三步：对original_list进行修改
由于list的第一个元素是不可变类型，所以original_list对应的list的第一个元素会使用一个新的对象，但是list后面的字典或列表是可变类型，修改操作不会产生新的对象，但是由于“original_list[i]不是new_list[i]”，所以original_list的修改不会影响new_lsit
简图说明：
五 特殊情况
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，如以下代码：
import copy
original_tuple = ('Python','C','C++')
new_tuple = copy.deepcopy(original_tuple)
print(original_tuple is new_tuple) # True
original_tuple = ('Python','C','C++',[])
new_tuple = copy.deepcopy(original_tuple)
print(original_tuple is new_tuple) # False
六 总结
1. 深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间
2. 不可变类型对象：对于深浅拷贝毫无影响，最终的地址值和值都是相等的（特殊情况除外）
3. 可变类型对象：
- 赋值： 值相等，地址相等
- copy浅拷贝：值相等，地址不相等
- deepcopy深拷贝：值相等，地址不相等
浙公网安备 33010602011771号