理解Python赋值与拷贝

程序员文章站 2022-05-01 13:43:41

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本文实例讲述了理解Python赋值与拷贝。分享给大家供大家参考，具体如下：

在 Python 中，一切皆为对象，对象通过「变量名」引用，「变量名」更确切的叫法是「名字」，好比我们每个人都有自己的名字一样，咱们通过名字来代指某个人，代码里面通过名字来指代某个对象。

变量赋值就是给对象绑定一个名字，赋值并不会拷贝对象。好比我们出生的时候父母就要给我们取一个名字一样，给人取个绰号并不来多出一个人来，只是多一个名字罢了。

两个对象做比较有两种方式，分别是：is 与 == ， is 比较的是两个对象是否相同，通过对象的ID值可识别是否为相同对象，== 比较的是两个对象的值是否相等

>>> x1 = [1,2]
>>> x2 = [1,2]
>>> x1 is x2
False

>>> id(x1)
4338854088
>>> id(x2)
4338904392

>>> x1 == x2
True

x1 和 x2 的值虽然相同，但在内存中是两个独立的不同的对象，占据不同的内存空间，就好比两个长得一样的苹果摆在桌子上，实则为两个不同的物体。

>>> x3 = x2
>>> x3 is x2
True
>>> id(x3)
4338904392

前面说了，赋值是给对象绑定名字，这里我们只不过是给 x2 对应的那个对象绑定了一个新的名字叫 x3，这就好比桌上放了一个苹果，开始给它贴了一个 x2 的标签，后来又给它添了一个 x3 的标签，本质上还是同一个苹果，所以，x2 和 x3 所指的其实是同一个对象。

理解Python赋值与拷贝

通过x2 修改对象时，x3 也会跟着变化，因为本质上它们是同一个对象，这就好比张三和小张是同一个人时，给张三添衣服其实就是给小张添衣服。

>>> x2.append(3)
>>> x2
[1, 2, 3]
>>> x3
[1, 2, 3]

但是，当我给 x2 重新赋值时，相当于 x2 不再引用之前的对象，而引用新对象， x3 依然引用之前的对象。好比桌上一大苹果开始贴了 x2 和 x3 两个标签，给 x2 重新赋值就相当于把 x2 标签贴到另外一个苹果，但是 x3 还是贴在老苹果身上。

>>> x2 = [3, 4]
>>> x3
[1, 2, 3]

理解Python赋值与拷贝

在业务中有时我们需要复制一个对象，但是又不想对原对象产生副作用，肯定不能通过赋值给一个新变量来解决（因为赋值不是拷贝对象），所以 Python 专门提供了一种拷贝机制，基于原对象快速创建出一个含有相同值的对象。该功能由 copy 模块提供。

拷贝又分为浅拷贝和深拷贝。

>>> s = [1,2,3]
>>> sc = copy.copy(s) # 浅拷贝
>>> sc
[1, 2, 3]

>>> sdc = copy.deepcopy(s)  # 深拷贝
>>> sdc
[1, 2, 3]

拷贝出来的对象只是值相同，实为不同的对象

>>> s == sc == sdc 
True
>>> s is sc 
False
>>> s is sdc
False

那么浅拷贝（shallow copy）与深拷贝（deep copy）有什么区别呢？

对于不可变对象，比如整数、字符串、元组、还有由这些不可变对象组成的集合对象，浅拷贝和深拷贝没有区别，都是拷贝一个新对象

两者的区别在于拷贝组合对象，比如列表中还有列表，字典中还有字典或者列表的情况时，浅拷贝只拷贝了外面的壳子，里面的元素并没有拷贝，而深拷贝则是把壳子和里面的元素都拷贝了一份新的。

来看一个例子：

>>> x = [2, 3]
>>> y = [7, 11]
>>> z = [x, y]

>>> a = copy.copy(z) # 浅拷贝
>>> a[0] is z[0]
True

理解Python赋值与拷贝

拷贝出来的对象 a 中的元素引用的是 x 和 y，当你修改 x 的值，a 也会跟着变。

>>> b = copy.deepcopy(z) # 深拷贝
>>> b[0] is z[0]
False

理解Python赋值与拷贝

对于深拷贝，里面的元素也重新拷贝了一份，拷贝了一份与x和y等值的两个元素，修改 x 和 y 的值，不会对 b 产生影响

对列表的切片拷贝 z[:] 或者是调用对象的copy方法 list.copy() 都属于浅拷贝。对于自定义对象，我们还可以自己实现 __copy__方法和 __deepcopy__方法

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