深浅拷贝 代码块和小数据池

深浅拷贝

在python中，对象赋值实际上是对象的引用。当创建一个对象，然后把它赋给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用

浅拷贝：只拷贝第一层元素

li = [1,2,3,4,[5,6,7]]
lst = li.copy()     #创建新的内存  浅拷贝只拷贝一层
print(li)
print(lst)

li[-1].append(90)
print(li)  #变
print(lst)   #变

li[0] = 56  
print(li)     #变
print(lst)    #不变
print(id(li))  #34512776
print(id(lst))  #34512840 
print(id(li[0]))  #15483882960
print(id(lst[0]))   #15483881200
print(id(li[0]))  #不一样了
print(id(lst[0]))   

li = [1,2,3,4]      #赋值 共用之前的内存
lst = li        
print(li)
print(lst)

li[0] = 56  #两个值都变
print(li)
print(lst)

深拷贝：不可变数据类型共用一个，可变数据类型另开辟一块空间（复制一份）

import copy
li = [1,2,3,4,[5,6,7]]
lst = copy.deepcopy(li)     #深拷贝
#浅拷贝只拷贝第一层元素，元素是不可变的，就不会变  元素是可变的 两个同时变
print(id(li))   #2286715761544
print(id(lst))  #2286715762824

li[-1].append(90)
print(li) #变
print(lst) #不变
print(id(li))   #1953220293512
print(id(lst))  #1953220294792

面试题：
li = [1,2]
li[1] = li
print(li)
结果：[1, [...]]

总结：

• 赋值是将一个对象的地址赋值给一个变量，让变量指向该地址（ 旧瓶装旧酒 ）。

• 浅拷贝是在另一块地址中创建一个新的变量或容器，但是容器内的元素的地址均是源对象的元素的地址的拷贝。也就是说新的容器中指向了旧的元素（ 新瓶装旧酒 ）。

• 深拷贝是在另一块地址中创建一个新的变量或容器，同时容器内的元素的地址也是新开辟的，仅仅是值相同而已，是完全的副本。也就是说（ 新瓶装新酒 ）。

id，is，==

　　在python中，id是什么？id是内存地址，那就有人问了，什么是内存地址呢？ 你只要创建一个数据（对象）那么都会在内存中开辟一个空间，将这个数据临时加在到内存中，那么这个空间是有一个唯一标识的，就好比是身份证号，标识这个空间的叫做内存地址，也就是这个数据（对象）的id，那么你可以利用id（）去获取这个数据的内存地址：

name = '小冯'
print(id(name))  # 1585831283968

那么 is 是什么？ == 又是什么？

== 是比较的两边的数值是否相等，而 is 是比较的两边的内存地址是否相等。 如果内存地址相等，那么这两边其实是指向同一个内存地址。

a = 100
b = 100
print(a is b)   # true

可以说如果内存地址相同，那么值肯定相同，但是如果值相同，内存地址不一定相同。

代码块

python程序是由代码块构造的。块是一个python程序的文本，他是作为一个单元执行的。

代码块：一个模块，一个函数，一个类，一个文件等都是一个代码块。

而作为交互方式输入的每个命令都是一个代码块。

什么叫交互方式？就是咱们在cmd中进入python解释器里面，每一行代码都是一个代码块，

而对于一个文件中的两个函数，也分别是两个不同的代码块。

代码块的缓存机制

前提条件：在同一个代码块内。

机制内容：python在执行同一个代码块的初始化对象的命令时，会检查是否其值是否已经存在，如果存在，会将其重用。换句话说：执行同一个代码块时，遇到初始化对象的命令时，他会将初始化的这个变量与值存储在一个字典中，在遇到新的变量时，会先在字典中查询记录，如果有同样的记录那么它会重复使用这个字典中的之前的这个值。所以在你给出的例子中，文件执行时（同一个代码块）会把i1、i2两个变量指向同一个对象，满足缓存机制则他们在内存中只存在一个，即：id相同。

适用对象： int（float），str，bool。

对象的具体细则：（了解）

　　int(float):任何数字在同一代码块下都会复用。

　　bool:true和false在字典中会以1，0方式存在，并且复用。

　　str：几乎所有的字符串都会符合缓存机制，具体规定如下：

非乘法得到的字符串都满足代码块的缓存机制：

s1 = '@！#*qwe'
s2 = '@！#*qwe'
print(s1 is s2)  # true

乘法得到的字符串分两种情况：

***乘数为1时，任何字符串满足代码块的缓存机制：

b1 = '啦@5847395qq0743895*&^%$#((&_+(())' *1
a1 = '啦@5847395qq0743895*&^%$#((&_+(())' *1

print(a1 is b1)  # true

乘数>=2时：仅含大小写字母，数字，下划线，总长度<=20，满足代码块的缓存机制:

s1 = 'old_' * 5
s2 = 'old_' * 5
print(s1 is s2)  # true

优点：能够提高一些字符串，整数处理人物在时间和空间上的性能；需要值相同的字符串，整数的时候，直接从‘字典’中取出复用，避免频繁的创建和销毁，提升效率，节约内存。

小数据池

小数据池，不同代码块的缓存机制，也称为小整数缓存机制，或者称为驻留机制等等，博主认为，只要你在网上查到的这些名字其实说的都是一个意思，叫什么因人而异。

前提条件**：在不同一个代码块内。

机制内容：官方对于整数，字符串的小数据池是这么说的:

python自动将-5~256的整数进行了缓存，当你将这些整数赋值给变量时，并不会重新创建对象，而是使用已经创建好的缓存对象。

python会将一定规则的字符串在字符串驻留池中，创建一份，当你将这些字符串赋值给变量时，并不会重新创建对象， 而是使用在字符串驻留池中创建好的对象。

　　其实，无论是缓存还是字符串驻留池，都是python做的一个优化，就是将~5-256的整数，和一定规则的字符串，放在一个‘池’（容器，或者字典）中，无论程序中那些变量指向这些范围内的整数或者字符串，那么他直接在这个‘池’中引用，言外之意，就是内存中之创建一个。

适用对象： int（float），str，bool

bool值就是true，false，无论你创建多少个变量指向true，false，那么他在内存中只存在一个。

小结。

　　如果在同一代码块下，则采用同一代码块下的换缓存机制。

　　如果是不同代码块，则采用小数据池的驻留机制。

# pycharm 通过运行文件的方式执行下列代码：  这是在同一个文件下也就是同一代码块下，采用同一代码块下的缓存机制。
i1 = 1000
i2 = 1000
print(i1 is i2)  # 结果为true 因为代码块下的缓存机制适用于所有数字
通过交互方式中执行下面代码：   # 这是不同代码块下，则采用小数据池的驻留机制。
>>> i1 = 1000
>>> i2 = 1000
>>> print(i1 is i2)
false  # 不同代码块下的小数据池驻留机制 数字的范围只是-5~256.

更多验证：

# 虽然在同一个文件中，但是函数本身就是代码块，所以这是在两个不同的代码块下，不满足小数据池（驻存机制），则指向两个不同的地址。
def func():
    i1 = 1000
    print(id(i1))  # 2288555806672

def func2():
    i1 = 1000
    print(id(i1))  # 2288557317392
func()
func2()