Python赋值=、浅拷贝与深拷贝的区别

本文转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/74527997

写在前面：对于非容器类型，如数字、字符，以及其他的“原子”类型，没有拷贝一说，产生的都是原对象的引用。

一、赋值（assignment）

在Python中，用一个变量给另一个变量赋值，其实就是给当前内存中的对象增加一个“标签”而已，这两个变量指向的是同一片内存。

a = [1,2,3]
b = a
print(id(a),id(b))
>>>60742472 60742472

注意：浅拷贝和深拷贝的不同仅仅是对组合对象来说，所谓的组合对象就是包含了其它对象的对象，如列表，类实例。而对于数字、字符串以及其它“原子”类型，没有拷贝一说，产生的都是原对象的引用。

二、浅拷贝（shallow copy）

浅拷贝会创建新对象，其内容非原对象本身的引用，而是原对象内第一层对象的引用。（拷贝组合对象，不拷贝子对象）

常见的浅拷贝有：切片操作、工厂函数、对象的copy()方法、copy模块中的copy函数。

工厂函数：一个函数，可以生产出属性相同的对象；实际不是函数，而是一个类对象，返回都是类的实例。

a = [1,2,3]

# 工厂函数
b = list(a)
print(id(a),id(b))
>>> 60730760 60091784


# 切片操作
b = a[ : ] 
print(id(a),id(b))
>>> 60730760 60731016

b = [ x for x in a ]
print(id(a),id(b))
>>> 60730760 60091784


# copy模块中的copy函数
b = copy.copy(a)
print(id(a),id(b))
>>> 60730760 60731016

浅拷贝产生的列表b不再是列表a了，使用is判断可以发现他们不是同一个对象，使用id查看，他们也不指向同一片内存空间。但是当我们使用id(x) for x in a 和 id(x) for x in b来查看a和b 中元素的地址时，可以看到二者包含的元素的地址是相同的。

在这种情况下，列表a和b是不同的对象，修改列表b理论上不会影响到列表a。

但是要注意的是，浅拷贝之所以称之为浅拷贝，是它仅仅只拷贝了一层，在列表a中有一个嵌套的list，如果我们修改了它，情况就不一样了。

a = [1,2,3,['python']]
b = list(a)
print(id(a),id(b))
>>> 60758728 60090888

for x,y in zip(a,b):
    print(id(x),id(y))
>>> 
8791184094032 8791184094032
8791184094064 8791184094064
8791184094096 8791184094096
60758472 60758472

a[3].append('java')
print(a,b,id(a),id(b))
>>> [1, 2, 3, ['python', 'java']] [1, 2, 3, ['python', 'java']] 60758728 60090888

比如：a[3].append(‘java’)。查看列表b，会发现列表b也发生了变化，这是因为，我们修改了嵌套的list，修改外层元素，会修改它的引用，让它们指向别的位置，修改嵌套列表中的元素，列表的地址并未发生变化，指向的都是用一个位置。

三、深拷贝（deep copy）

深拷贝只有一种方式：copy模块中的deepcopy函数。

所谓“深拷贝”，是指创建一个新的对象，然后递归的拷贝原对象所包含的子对象。因此，它的时间和空间开销要高。深拷贝出来的对象与原对象没有任何关联。

import copy
a = [1, 2, 3]
b = copy.deepcopy(a)
print(id(a), id(b))

>>> 60742344 60742600
for x, y in zip(a, b):
    print(id(x), id(y))
>>>
8791184094032 8791184094032
8791184094064 8791184094064
8791184094096 8791184094096

看了上面的例子，有人可能会疑惑：

为什么使用了深拷贝，a和b中元素的id还是一样呢？

答：这是因为对于不可变对象，当需要一个新的对象时，python可能会返回已经存在的某个类型和值都一致的对象的引用。而且这种机制并不会影响 a 和 b 的相互独立性，因为当两个元素指向同一个不可变对象时，对其中一个赋值不会影响另外一个。

我们可以用一个包含可变对象的列表来确切地展示“浅拷贝”与“深拷贝”的区别：

import copy
a = [[1, 2, 3],[0,0]]
b = copy.copy(a)             #浅拷贝得b
c = copy.deepcopy(a)         #深拷贝得c
print(id(a), id(b))          #a和b不同
>>> 60722504 60772424

for x, y in zip(a, b):
    print(id(x), id(y))      #a和b的子对象相同
>>>
60723016 60723016
60772488 60772488

print(id(a), id(c))          #a和c不同
>>> 60722504 61671240

for x, y in zip(a, c):
    print(id(x), id(y))      #a和c的子对象不同
>>>
60723016 61671496
60772488 61671432

从这个例子中可以清晰地看出浅拷贝与深拷贝地区别。