Python的深拷贝与浅拷贝
Python的拷贝应该是有三种形式
分别是赋值:
origin2 = origin
浅拷贝:
cpy1 = copy.copy(origin)
以及深拷贝:
cpy2 = copy.deepcopy(origin)
比较好的例子是列表嵌套各种元素,先看一下实验对比结果:
可以看出赋值只是用另一个名字指向同一个内存空间,
而浅拷贝和深拷贝都开辟了新的内存空间。
可以看出==
是逐个元素去对比是否相同,
而is
是判断是否指向同一内存空间。
浅拷贝的结果直接指向了嵌套内的列表内存,
而深拷贝连嵌套内的列表也重新开辟了内存。
浅拷贝和深拷贝都直接指向嵌套内的tuple。
浅拷贝和深拷贝都直接指向嵌套内的字符串。
和list一样,浅拷贝的结果直接指向了嵌套内的字典内存,
而深拷贝重新开辟了字典内存。
set亦然。
结论:
赋值和原对象完全一样;
浅拷贝会开辟新的空间,但所有可变对象和不可变对象都指向原始对象;
深拷贝也会开辟新内存,嵌套的不可变对象(数字、字符串、元祖tuple)都指向原对象,而可变对象(列表、set、字典)会重新开辟内存。
这里浅拷贝和深拷贝的不可变对象都指向原对象,是因为Python会为不可变对象开辟单独的内存空间,当我们想更改不可变对象时(如下例中的’33’变为’334’),其实是指针从旧不可变对象转为指向新不可变对象,原本的对象并没有变化。
因此在原对象中增删,只有赋值随之。
在原对象中改不可变对象,也只有赋值随之。
在原对象中嵌套的可变对象中操作,赋值和浅拷贝都随之。
深拷贝已经和原对象的任务操作无关系,只在==
中判断时相等。
验证:
对外围list操作,只有赋值会受影响:
改变嵌套的可变对象,浅拷贝也受影响:
origin中改变了不可变对象后,指向了新的内存空间(从’33’指向’334’),而浅拷贝的cpy1仍然指向原本的不可变对象(还是’33’):
改变嵌套的可变对象,浅拷贝也受影响:
改变嵌套的可变对象,浅拷贝也受影响:
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