浅拷贝与深拷贝
1、浅拷贝
为了解决函数传递后被修改的问题,就需要拷贝一份副本,将副本传递给函数使用,就算是副本被修改,也不会影响原始数据 。
拷贝对象需要导入 copy 模块。
import copy
使用 copy 模块中的 copy 方法就可以拷贝对象了。
怎么才能证明对象确实被拷贝了呢?
1.1. 不可变对象的拷贝
因为不可变对象只有在修改时才会开辟新空间,所以拷贝也相当于让多个引用同时引用了一个数据,所以不可变对象的浅拷贝和赋值没有区别
import copy
a = '1'
b = copy.copy(a)
print(id(a), id(b))
输出结果 :
4324931984 4324931984
1.2. 可变对象的拷贝
对不可变对象进行赋值时,对象引用并没有发生变化,那不可变对象拷贝时会不会相同呢?
import copy
# 创建一个可变对象
l1 = [1, 2, 3]
# 拷贝 l1 对象,生成副本 l2
l2 = copy.copy(l1)
# l1 和 l2 的值完全相同
print(l1, l2)
# 但是 l1 和 l2 的引用不同,说明拷贝成功
print(id(l1), id(l2))
# 华丽的分割线
print('*'*20)
# 修改 l1 中的数据
l1[0] = 11
# l1 修改后, l2确实没有随着发生变化
print(l1, l2)
print(id(l1), id(l2))
输出结果:
[1, 2, 3] [1, 2, 3]
4356975496 4356975752
********************
[11, 2, 3] [1, 2, 3]
4356975496 4356975752
程序原理图:
那么这是不是就解决了我们的函数传递问题了呢? 别着急,我们再来一组更复杂的数据测试一下。
import copy
# 创建一个可变对象a
a = [1, 2]
# 创建一个可变对象 l1 中包含可变对象 a
l1 = [3, 4, a]
# 拷贝 l1 对象,生成副本 l2
l2 = copy.copy(l1)
# l1 和 l2 的值完全相同
print(l1, l2)
# l1 和 l2 的引用不同,说明拷贝成功
print(id(l1), id(l2))
# 华丽的分割线
print('*'*20)
# 修改 a 中的数据
a[0] = 11
# a中的数据修改后, l1,l2也发生了变化
print(l1, l2)
print(id(l1), id(l2))
输出结果:
[3, 4, [1, 2]] [3, 4, [1, 2]]
4365364360 4365364616
********************
[3, 4, [11, 2]] [3, 4, [11, 2]]
4365364360 4365364616
程序原理图:
通过上图发现,复杂的对象在进行拷贝时,并没有真正的解决数据传递后,数据被改变的问题。 这是因为,copy() 函数在拷贝对象时,只是将指定对象中的所有引用拷贝了一份,如果这些引用当中包含了一个可变对象的话,那么数据还是会被改变。 这种拷贝方式,称为浅拷贝。
那么这就没办解决这个问题了么?当然不是,如果是这种情况,就需要使用下面的拷贝方式
2、深拷贝
相对于浅拷贝只拷贝顶层的引用外,copy模块还提供了另外一个拷贝方法 deepcopy() 函数,这个函数可以逐层进行拷贝引用,直到所有的引用都是不可变引用为止。
import copy
# 创建一个可变对象a
a = [1, 2]
# 创建一个可变对象 l1 中包含可变对象 a
l1 = [3, 4, a]
# 拷贝 l1 对象,生成副本 l2
l2 = copy.deepcopy(l1)
# l1 和 l2 的值完全相同
print(l1, l2)
# l1 和 l2 的引用不同,说明拷贝成功
print(id(l1), id(l2))
# 华丽的分割线
print('*'*20)
# 修改 a 中的数据
a[0] = 11
# a中的数据修改后, 因为l2 逐层的拷贝了所有的引用,所以l2不会发生变化
print(l1, l2)
print(id(l1), id(l2))
输出结果:
[3, 4, [1, 2]] [3, 4, [1, 2]]
4364205192 4364205448
********************
[3, 4, [11, 2]] [3, 4, [1, 2]]
4364205192 4364205448
程序原理图:
这样,利用深拷贝就可以解决数据在传递时,不想被修改的问题了。
但是大多数的情况下,我们并不希望这样,反而希望数据可以被修改,以达在函数间共享数据的目的。
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