Python基础知识——深浅拷贝

深浅拷贝：

概述：

拷贝一般分两种，浅拷贝和深拷贝
总的来说，
浅拷贝只拷贝原数据的一层，其他层依然会对原数据造成影响
深拷贝则将原数据全部拷贝，不对原数据造成影响

浅拷贝：

`
>>> a = [[1,2], 3, 4]
>>> b = a.copy()
>>> b[0][1] = 'a'
>>> b[1] = "hello"
>>> b
[[1, 'a'], 'hello', 4]
>>> a
[[1, 'a'], 3, 4]
`

原理：

copy（）方法即浅拷贝，包括所有数据的copy（）方法，都为浅拷贝

如上述运行结果可知，当修改b中的元素的时候，既有可能对a产生影响，也有可能无影响

具体原理如下图：

• 如图所示，a中储存的是四个地址，分别指向其中的四个元素，b通过copy方法对a进行复制时，即在a所指向的四个地址之外的空间开辟另外一段内存，并将a指向的地址的内容完整的复制过来，并通过b中存储的地址进行指向，这样就完成了浅拷贝
• 显然，当b中的3和4被修改时，不会对a中的数据造成任何影响，因为b已经将值完整的复制过来了，而对于a中的有引索关系的数据结构而言，因为a中存储的数据只是实际数据的地址，所以，b中复制过去的也是地址，而数据的实际存储地址并未发生改变，因此，当b要改变1或2的值时，首先会找到1或2所在的内存地址，然后对内存进行直接修改，由于a中存的也是地址，因此当a再次去取1或2时，此时内存的内容已经被b修改了，所以a取得也是修改后的内容
• 所以可以说浅拷贝仅拷贝一层，使用时与要多注意。

深拷贝：

`
>>> import copy
>>> a = [[1,2],3,4]
>>> c = copy.copy(a)
>>> b = copy.deepcopy(a)
>>> b[0][0] = 'changed'
>>> c[0][1] = 'changed'
>>> a
[[1, 'changed'], 3, 4]
>>> b
[['changed', 2], 3, 4]
>>> c
[[1, 'changed'], 3, 4]
`
深拷贝需导入copy模块，
其中copy的copy（）方法即为浅拷贝
deepcopy（）方法即为深拷贝

• 根据运行结果可以看出：
• 深拷贝即把数据直接复制在一个新的内存里，包括其中的带索引的数据，也会将多层的数据都存在新的内存里，因此不会对原数据产生任何影响

注意：

>>> a = [[1,2],3,4]
>>> b = a
>>> b
[[1, 2], 3, 4]

>这种方式不是拷贝，而是将变量名直接赋值，也即是说b指向的地址与a的相同，
>所以修改b中的任意数据，a也都会改变，并没有为b开创一块新的内存，而是直接将b指向与a相同的地方