荐 python之赋值、浅拷贝和深拷贝

概念

python中的对象包含三个属性，id、type和value，id代表着对象唯一的标识符，是独一无二的，cpython中代表了存放对象的内存地址；type代表着对象的类型，比如说数字1的type就是int，字符串‘abc’的type就是str，这里还可以进一步去区分type()函数与isinstance()函数的区别，简单来说type函数不考虑继承，不会认为子类的对象属于父类，而isinstance函数考虑继承；value就是代表我们赋给对象的值。

深拷贝和浅拷贝来自于python的copy模块，可以通过import copy来导入该模块。
浅拷贝的语法为copy.copy()，深拷贝的语法为copy.deepcopy()。

变量及存储方式

值语义与引用语义

在高级语言中，变量的存储方式有两个，值语义和引用语义。

• 对于值语义，大部分语言中都是一样的，把变量的值直接存放在变量的存储区里，这样一来，每个变量所需存储区的大小是不一样的，存放数字和存放字符串所需空间大小就不同，这就需要在给变量赋值时根据值的类型声明变量的类型，静态语言比如c，c++都有值语义。
• 对于引用语义，变量中存储的只是值的引用，比如我们将整数1赋值给变量a，a中存储的是其值的引用（即地址），值1有另外的存储位置，这样做的好处是我们在给变量赋值时不需要提前声明，因为变量存储的是值对象的引用，那所有变量在内存中的大小都是一样的，就是一个地址。也被称为对象语义和指针语义。

python对象的存储方式

在python中，万物皆对象，采用的就是引用语义，赋给变量的值作为对象拥有自己的存储空间，赋值给变量，变量中存储的只是值对象的内存地址，而不是变量本身。

python中的对象可以简单的分为可变对象和不可变对象，基本数据类型比如int，float，bool是不可变的（python2中还有long），结构数据类型中，tuple，str是不可变对象，list，dict，set是可变对象，之所以是可变的，是因为变量中存储的是值对象的地址，值的地址里面存放的是元素值的地址，可以一直这样链式传递下去，所以我们对其进行内置操作（比如append，pop，remove等）都不会改变变量中存储的地址，也就表现为对象是可变的，比如说，a=[1, 2, 3]，a存储的是对象[1, 2, 3]的地址，[1, 2, 3]中存储的是元素1，2，3的地址，因此要注意的是仅限于python的内置操作，别的操作比如赋值操作会改变变量的引用，即使与原来的数据一样。

 a = [1, 2, 3]
    print(id(a))
    a = [1, 2, 3]
    print(id(a))
    a.append(4)
    print(id(a), a)
    a.pop(0)
    print(id(a), a)
    b = [7, 8, 9]
    print(id(b))
    
    输出结果：
    6054472
    6054536
    6054536 [1, 2, 3, 4]
    6054536 [2, 3, 4]
    6054472

上述结果体现了python内置操作不会改变对象的引用，赋值操作会改变对象的引用，但是如果是c = a，那就没问题了，因为a本来就是存储着值对象的地址，赋值操作后，传递给c的实际上也是值对象的地址，所以id并不会变，有意思的是最后的b的id竟然与第一个a的id一样，这说明了当变量重新指向新的内存地址后，之前指向的内存就会被回收，建立新的变量时，又从程序自己的内存空间空间开始位置查找可分配的内存。

下面再看一个有意思的操作:

    a = [1, 2, 3]
    print(id(a))
    a[0] = 4
    print(id(a))
    a[2] = [1, 2, 3]
    print(id(a))
    
    输出结果：
    5071432
    5071432
    5071432

对列表中的元素进行赋值操作，并没有改变变量中存储的地址，但是按照前面的说法，赋值操作会改变变量指向的地址，这不是前后矛盾吗？

实际上并不矛盾，个人的理解是这样的：

前面我们也提到了，对于list这种复杂的数据结构，变量只是值对象的引用，存储值对象的地址，值对象中存储着各个元素的地址，因此，我们对元素进行赋值操作只是修改值对象中存储的单个的元素地址，并不涉及变量对值对象引用这一层面，所以变的只是元素的地址，变量的id不会变。

    a = [1, 2, 3]
    print(id(a), id(a[0]), id(a[1]))
    a[0] = 4
    print(id(a), id(a[0]), id(a[1]))
    a[1] = [3, 5, 6]
    print(id(a), id(a[0]), id(a[1]))
    
    输出结果：
    30237256 8791455224864 8791455224896
    30237256 8791455224960 8791455224896
    30237256 8791455224960 30237320

对列表a中的元素进行赋值操作，会发现对象a的id没变，但被改变的元素的id变了。

明白了对象的存储方式，赋值，浅拷贝和深拷贝的区别就显而易见了

赋值操作

不可变对象

对于不可变对象，每次赋值都会对变量重新初始化，改变其指向的内存地址。改变其中的一个，并不会改变另一个。

a = 1
b = a
print(a, b, id(a), id(b), id(1))
b = 2
print(a, b, id(a), id(b))

输出结果:
1 1 8791455224864 8791455224864 8791455224864
1 2 8791455224864 8791455224896

对于第一次输出中，id（a），id（b），id（1）相等的情况，个人理解与python的内存管理有关，对于不可变数据类型，变量就是值对象地址的另一种表述方式，不会为这个变量名字单独开辟地址空间存储，因为对于不可变对象来说，只要改变值，地址一定会变，因此没必要专门为变量名开辟地址空间。

可变对象

相比于不可变对象，变量与各元素值对象之间多了一层对各元素值对象的引用，这时变量名会有自己的存储空间，与值对象的id不同。

c = [7, 8, 9]
print(id(c), id([7, 8, 9]))
c[1] = [123, 456]
print(id(c))

输出结果：
39478024 31499656
39478024

a = [1, 2, 3]
b = a
print(id(a), id(b), id([1, 2, 3]))
b[0] = 4
print(a, b, id(a), id(b))
b = [4, 5, 6]
print(a, b, id(a), id(b))

输出结果：
30630472 30630472 30630536
[4, 2, 3] [4, 2, 3] 30630472 30630472
[4, 2, 3] [4, 5, 6] 30630472 30630536

赋值操作后，只改变b内部变量的值，a与b同时改变，a与b的id不变，如果直接将值对象赋给b，此时b就成为了一个全新的对象。

浅拷贝

注意：只有可变对象才有深浅拷贝之分，不可变对象都是一样的
首先要明白为什么有了赋值操作还要拷贝操作？

在程序中，我们经常要对数据进行修改，比如有一个数组list1 = [1, 2, …]，要修改list1中的数据，如果原数据在程序后面用不到了，可知直接在list1中修改，但如果原数据还有用，就不能直接在原数据中修改，要另外生成一个数组元素相同的新的对象，如果直接用list2 = list1生成，修改list2，list1也会改变，与我们的初衷不符，直接复制操作的话，list2 = [1, 2, …]，数据少的话还可以，数据很多会非常麻烦，这时候，引入拷贝操作，list2 = copy.copy(list1)，非常方便而且安全。

浅拷贝：直将第一层的元素进行拷贝，重新生成地址引用，原对象和拷贝对象是两个不同的对象，但是第二层的元素的地址引用还是相同的，因此修改第一层元素只有被修改的变量会变，但修改第二层元素，两个变量的值都会变。

```python
import copy
a = [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
b = copy.copy(a)
print(a, id(a))
print(b, id(b), end='\n\n')
b[1] = 7
print(a)
print(b, end='\n\n')
b[3].append(8)
print(a, id(a))
print(b, id(b))

输出结果：
[1, 2, 3, [4, 5, 6]] 39157448
[1, 2, 3, [4, 5, 6]] 39215368

[1, 2, 3, [4, 5, 6]]
[1, 7, 3, [4, 5, 6]]

[1, 2, 3, [4, 5, 6, 8]] 39157448
[1, 7, 3, [4, 5, 6, 8]] 39215368

深拷贝

既然浅拷贝是只拷贝一层，那么深拷贝当然就是完全的拷贝，不管对象里面嵌套了基层数据结构，直接拷贝到元素为不可变对象时才结束，这样拷贝出来的新对象就和原对象完全没有关系，无论如何修改，都不会对另一个起到影响。

import copy
a = [1, 2, 3, [4, 5, [6, 7, 8]]]
b = copy.deepcopy(a)
print(a, id(a))
print(b, id(b), end='\n\n')
b[1] = 7
print(a)
print(b, end='\n\n')
b[3].append(9)
print(a)
print(b, end='\n\n')
b[3][2].append(10)
print(a, id(a))
print(b, id(b))

输出结果：
[1, 2, 3, [4, 5, [6, 7, 8]]] 39346440
[1, 2, 3, [4, 5, [6, 7, 8]]] 39346888

[1, 2, 3, [4, 5, [6, 7, 8]]]
[1, 7, 3, [4, 5, [6, 7, 8]]]

[1, 2, 3, [4, 5, [6, 7, 8]]]
[1, 7, 3, [4, 5, [6, 7, 8], 9]]

[1, 2, 3, [4, 5, [6, 7, 8]]] 39346440
[1, 7, 3, [4, 5, [6, 7, 8, 10], 9]] 39346888

拓展：切片操作

python中对于list有一个魔术方法，简单实用且功能强大，就是切片操作，切片操作可以从目标对象中切取部分或全部的值，那么问题来了，切片操作后的数组与原数组是什么关系，切片操作属于赋值？浅拷贝？深拷贝？

a = [1, 2, [3, 4, 5]]
b = a[:]
print(a, id(a))
print(b, id(b), end='\n\n')
a[1] = 6
print(a, id(a))
print(b, id(b), end='\n\n')
a[2].append(7)
print(a, id(a))
print(b, id(b), end='\n\n')

输出结果：
[1, 2, [3, 4, 5]] 30433928
[1, 2, [3, 4, 5]] 39216072

[1, 6, [3, 4, 5]] 30433928
[1, 2, [3, 4, 5]] 39216072

[1, 6, [3, 4, 5, 7]] 30433928
[1, 2, [3, 4, 5, 7]] 39216072

根据输出结果来看，切片操作后，两个对象的id不同，说明切片操作不是赋值，当改变其中一个的第一层元素时，另一个的元素值不变，但是当改变第二层元素时，两个对象的第二层元素都改变了，至此，我们知道了，切片操作是浅拷贝。

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