深拷贝与浅拷贝
在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象,把它赋值给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,只是拷贝了这个对象的引用而已。
浅拷贝:拷贝了最外围的对象本身,内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是,把对象复制一遍,但是该对象中引用的其他对象我不复制
深拷贝:外围和内部元素都进行了拷贝对象本身,而不是引用。也就是,把对象复制一遍,并且该对象中引用的其他对象我也复制。
几个术语的解释:
1,变量:是一个系统表的元素,拥有指向对象的连接空间
2,对象:被分配的一块内存,存储其所代表的值
3,引用:是自动形成的从变量到对象的指针
4,注意:类型(int类型,long类型(python3已去除long类型,只剩下int类型的数据))属于对象,不是变量
5,不可变对象:一旦创建就不可修改的对象,包括字符串、元组、数字
6,可变对象:可以修改的对象,包括列表、字典。
应用的范围:
1,切片可以应用于:列表、元组、字符串,但不能应用于字典。
2,深浅拷贝,既可应用序列(列表、元组、字符串),也可应用字典。
深浅拷贝的作用:
1,减少内存的使用
2,以后在做数据的清洗、修改或者入库的时候,对原数据进行复制一份,以防数据修改之后,找不到原数据。
对于不可变对象的深浅拷贝:
不可变对象类型,没有被拷贝的说法,即便是用深拷贝,查看id的话也是一样的,如果对其重新赋值,也只是新创建一个对象,替换掉旧的而已。
一句话就是,不可变类型,不管是深拷贝还是浅拷贝,地址值和拷贝后的值都是一样的。
a=(1,2,3)
print("=====第一种=号浅拷贝=====")
b=a
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====另一种copy浅拷贝===")
b=copy.copy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====深拷贝=====")
b=copy.deepcopy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
# 结果如下:
=====浅拷贝=====
(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
2814522335952
2814522335952
=====另一种浅拷贝===
(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
2814522335952
2814522335952
=====深拷贝=====
(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
2814522335952
2814522335952
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
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对于可变对象深浅拷贝:
=浅拷贝:值相等,地址相等
copy浅拷贝:值相等,地址不相等
deepcopy深拷贝:值相等,地址不相等
a=[1,2,3]
print("=====第一种=号浅拷贝=====")
b=a
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====另一种copy浅拷贝===")
b=copy.copy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====深拷贝=====")
b=copy.deepcopy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
#结果如下:
=====浅拷贝=====
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2007696321544
2007696321544
=====另一种copy浅拷贝===
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2007696321544
2007695909960
=====深拷贝=====
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2007696321544
2007696319560
- 1
- 2
- 3
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总结:
1,深浅拷贝都是对源对象的复制,占用不同的内存空间。
2,不可变类型的对象,对于深浅拷贝毫无影响,最终的地址值和值都是相等的。
3,可变类型:
=浅拷贝: 值相等,地址相等
copy浅拷贝:值相等,地址不相等
deepcopy深拷贝:值相等,地址不相等