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荐 【Python】彻底理解直接赋值,深拷贝和浅拷贝

程序员文章站 2022-06-22 08:32:22
直接赋值: 对象的引用,也就是给对象起别名浅拷贝: 拷贝父对象,但是不会拷贝对象的内部的子对象。深拷贝: 拷贝父对象. 以及其内部的子对象在之前的文章中,提到可变对象和不可变对象,接下来也是以这两者的区别进行展开直接赋值对于可变对象和不可变对象,将一个变量直接赋值给另外一个变量,两者 id 值一致,其实本质上是将变量量绑定到对象的过程.>>> a=1>>> b=a>>> id(a) == id(b)True>>>....

直接赋值: 对象的引用,也就是给对象起别名
浅拷贝: 拷贝父对象,但是不会拷贝对象的内部的子对象。
深拷贝: 拷贝父对象. 以及其内部的子对象

在之前的文章中,提到可变对象和不可变对象,接下来也是以这两者的区别进行展开

直接赋值

对于可变对象和不可变对象,将一个变量直接赋值给另外一个变量,两者 id 值一致,其实本质上是将变量量绑定到对象的过程.

>>> a=1
>>> b=a
>>> id(a) == id(b)
True
>>> c="string"
>>> d=c
>>> id(c) == id(d)
True
>>> e=[1,2,3]
>>> f=e
>>> id(e)==id(f)
True

关于修改新变量的值,对原有变量会产生的影响,在可变对象和不可变对象 中也做了讲述,这里通过几个例子,重新温习一下

不可变对象

>>> x=1
>>> y=x
>>> id(x)==id(y)
True
>>> id(1)==id(y)
True
>>>>>> id(x)
1500143776
>>> y=y+1
>>> y
2
>>> x
1
>>> id(x)==id(y)
False
>>> id(y)
1500143808
>>> id(x)
1500143776

对于不可变对象,修改赋值后的新变量,不会对原有变量造成任何影响.为什么出现这种现象呢?因为不可变对象一旦创建之后就不允许被改变.后面对 y 进行的操作,其实是重新创建一个对象并绑定的结果:

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可变对象

>>> m=[1,2,3]
>>> n=m
>>> id(n)==id(m)
True
>>> id(m)
1772066764488
>>> id(n[0])
1772066764656
>>> n[0]=4
>>> n
[4, 2, 3]
>>> m
[4, 2, 3]
>>> id(n)==id(m)
True
>>> id(m)
1772066764488

对于可变对象,修改赋值后的变量,会对原有的变量造成影响,会导致其 value 值的改变,但是其id 值保持不变

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从上图不难看出,这个时候的 id(n[0]) 的值,和未修改前的 id值应该不一样,可以输出看一下

>>>id(n[0])
1772066764752 # 最初没有修改前是  1772066764656

n[0] 修改前后为什么 id 值出现改变呢? 首先需要明确一点 n[0] 绑定的是一个不可变对象,在文章的最初提到,不可变对象一旦创建就不允许修改.显然对 n[0] 进行修改,不能在绑定对象的内存上进行修改,那如何实现重新赋值呢?只能创建一个新的对象 4 ,然后将 n[0] 绑定到新的对象

浅拷贝和深拷贝

先看一下官方文档的定义

The difference between shallow and deep copying is only relevant for compound objects (objects that contain other objects, like lists or
class instances).
A shallow copy constructs a new compound object and then (to the
extent possible) inserts the same objects into it that the
original contains.
A deep copy constructs a new compound object and then, recursively,inserts copies into it of the objects found in the original.

从文档中不难看出,上面提到深拷贝和浅拷贝两者区别在于在复合对象,那接下来也只讨论复合对象.

浅拷贝

注意到官方文档也提到对浅拷贝和深拷贝的定义,从上文中不难看出,浅拷贝构建一个复合对象,然后将原有复合对象包含的对象插入到新的复合对象中

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从上图不难看出,浅拷贝后,新复合对象包含的对象(可变或者不可变)的 id 值和原有对象包含的对象的 id 值相同

看一下具体例子:

>>> import copy
>>> a=[1,2,[3,4]]
>>> b=copy.copy(a)
>>> id(b[0])==id(a[0])
True
>>> id(b[2])==id(a[2])
True
>>> id(b[2][0])==id(a[2][0])
True

现在让我们试着修改一下浅拷贝后的 b 的值,在修改前,可以先思考一下,如果修改 b[0] 可能会发生什么?

由于 b[0] = 1,很显然 1 属于不可变对象,那么根据对不可变变量修改的规则,则 b[0] 会绑定到新的变量上,而 a[0] 的由于没有修改,则保持不变,真的是这样吗?让我们验证一下

>>> b[0]=5
>>> b
[5, 2, [3, 4]]
>>> a
[1, 2, [3, 4]]

接下来我们要尝试修改一下 b[2],由于 b[2] 绑定的对象是 list,属于可变对象,按照上面说的可变对象修改的规则,则修改后的 b[2]id 值保持不变,但是其 value 值会发生改变. 同样的让我们通过例子验证一下

>>> id(b[2])
4300618568
>>> b[2][0]=6
>>> id(b[2])
4300618568
>>> b
[5, 2, [6, 4]]
>>> a
[1, 2, [6, 4]]

由于 b[2]a[2] 绑定同一个可变对象,很显然对 b[2] 的修改同样会映射到 a[2]

深拷贝

深拷贝构建一个复合对象,然后递归的将原有复合包含的对象的副本插入到新的复合对象中

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若上图所示,深拷贝后,新的复合对象包含的对象,若对象为不可变对象,则 id 值保持不变,若对象为可变对象,则 id 值发生改变

看一个例子:

>>> import copy
>>> a=[1,2,[3,4]]
>>> b=copy.deepcopy(a)
>>> id(b[0])==id(a[0])
True
>>> id(b[2])==id(a[0])
False
>>> id(b[2][0])==id(a[2][0])
True

接下来让我们修改一下变量 b,这里就不在修改不可变对象 b[0]b[1] 了,因为结果很明显,对 a 不会产生任何影响,我们来修改 b[2],那么修改 b[2] 会对 a[2] 产生影响吗?很明显答案是不会,因为深拷贝就相当于克隆出了一个全新的个体,两者不再有任何关系

>>> b[2][0]=5
>>> b
[1, 2, [5, 4]]
>>> a
[1, 2, [3, 4]]

本文地址:https://blog.csdn.net/weixin_38505220/article/details/107220031