Python中的浅拷贝和深拷贝

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浅拷贝 赋值 和 copy.copy()

Python中的浅拷贝分为直接赋值和使用copy模块的copy方法来进行浅拷贝。

赋值

先来看直接赋值的例子：

a = [1,2,3]

b = a

print( b is a) # True

很简单，就是两个变量指向同一个内存地址。

copy.copy()

• 对于不可变类型来说 对于不可变类型，copy.copy()的表现形式和直接赋值是一样的，并不会重新创建一个新的对象，而是仅仅把新的变量指向原先的同一个地址上：

  import copy
  

a = [1,2,3] b= [4,5,6]

c = (a,b) # c为不可变类型

print( id(c) ) # 140065869930632

d = copy.copy(c) print( id(d) ) # 140065869930632 print(d is c) # True

可以看到，对于不可变类型，使用`d = copy.copy(c)`就相当于直接赋值`d = c`
- 对于可变类型来说
对于可变类型，`copy.copy()`会创建于一块新的内存地址，然后**仅仅拷贝目标对象的第一层**,来看例子：

import copy

a = [1,2,3] b= [4,5,6]

c = [a,b] # c为可变类型

d = copy.copy(c)

print( id(c) ) # 140393314515528 print( id(d) ) # 140393343993800 print(d is c) # False

说明创建了一块新的内存地址

a.append(4) print(c) # [[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6]] print(d) # [[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6]]

上述例子中，可以看到`copy()`是创建了一个新的内存地址的，但是并没有将内部的a和b的两个引用也一起拷贝，而是仅仅拷贝了第一层，所以改变了a指向的对象之后，浅拷贝出来的d也会相应的改变。

### 深拷贝 `copy.deepcopy()`

针对上面对于可变类型，`copy.copy()`仅仅会拷贝第一层的问题，我们可以使用`copy.deepcopy()`来进行深度拷贝，进行`deepcopy()`时，对象内部的引用指向的内存地址也会被拷贝，即会重新创建一份目标对象中的引用指向的内存地址。 来看下面例子：

import copy

a = [1,2,3] b = [4,5,6]

c = [a,b]

d = c e = copy.deepcopy(c)

a.append(4) print(c) # [[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6]] print(e) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

说明深拷贝deepcopy的时候，如果拷贝的对象内部还接着有引用，那么依次进行内部的拷贝

如果上面例子不够直观，那么可以这么来理解：

import copy

a = [1,2,3] b = [4,5,6]

c = [a,b]

d = c e = copy.deepcopy(c)

print( id(c[0]) ) # 140623323590920 print( id(e[0]) ) # 140623323492232

e的第一个元素的地址，和c第一个元素的地址是不一样的

print( c[0] is a ) # True print( e[0] is a ) # False

意味着e内部将a和b两个变量指向的对象也进行了一份拷贝，而不是跟copy.copy()一样沿用

c内部的a和b的地址(即只拷贝第一层)