python深拷贝与浅拷贝

ideaa 发布于2019-07-31 11:19 / 481人阅读

摘要：之前关于的作用域赋值参数传递，我们接连谈了几篇文章全菊变量和菊部变量关于函数参数传递，人都错了可变对象与不可变对象今天我们依然要就相关话题继续下去。这是由于它们是不可变对象，不存在被修改的可能，所以拷贝和赋值是一样的。

之前关于 Python 的作用域、赋值、参数传递，我们接连谈了几篇文章：

全菊变量和菊部变量

关于函数参数传递，80%人都错了

可变对象与不可变对象

今天我们依然要就相关话题继续下去。

首先是上次最后的思考题：


m = [1, 2, [3]]
n = m[:]
n[1] = 4
n[2][0] = 5
print(m)

m 的结果是什么？

正确答案是 [1, 2, [5]] ，这次比上次好点，有 35% 的正确率。

当时我留了个提示，说和浅拷贝、深拷贝有关，现在我们就来具体说一说。

假设有这样一个 list 变量 m，其中有 4 个元素（别被嵌套迷惑了）：


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

为了更直观的表示，我来画个图：

现在我们想要再来“复制”一个同样的变量。也许第一个闪过脑中的念头就是：


n = m

但看了前面的文章后你应该知道，这样的 赋值只相当于增加了一个标签，并没有新的对象产生 ：

用 id 验证下就知道， m 和 n 仍然是同一个东西 。那么他们内部的元素自然也是一样的，对其中一个进行修改，另一个也会跟着变：


m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
print("m:", id(m))
print([id(i) for i in m])
n = m
print("n:", id(n))
print([id(i) for i in n])
print(n is m)
print(n[0] is m[0])
print(n[2] is m[2])
n[0] = -1
print(m)
n[2][1] = -1
print(m)

输出


m: 4564554888
[4556507504, 4556507536, 4564554760, 4564555016]
n: 4564554888
[4556507504, 4556507536, 4564554760, 4564555016]
True
True
True
[-1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
[-1, 2, [3, -1], [5, [6, 7]]]

因此有人将此操作称为“ 旧瓶装旧酒 ”，只是多贴了一层标签，这不能达到我们的目的。要得到一个对象的“拷贝”，我们需要用到 copy 方法：


from copy import copy
m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
print("m:", id(m))
print([id(i) for i in m])
n = copy(m)
print("n:", id(n))
print([id(i) for i in n])
print(n is m)
print(n[0] is m[0])
print(n[2] is m[2])
n[0] = -1
print(m)
n[2][1] = -1
print(m)

输出


m: 4340253832
[4333009264, 4333009296, 4340253704, 4340253960]
n: 4340268104
[4333009264, 4333009296, 4340253704, 4340253960]
False
True
True
[1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
[1, 2, [3, -1], [5, [6, 7]]]

从结果中可以看出， n 和 m 已不是同一个对象 ，对于某个元素的重新赋值不会影响原对象。但是，它们 内部的元素全都是一样的 ，所以对一个可变类型元素的修改，则仍然会反应在原对象中。

（其实这里1、2也是指向同一个对象，但作为不可变对象来说，它们互不影响，直观上的感受就相当于是复制了一份，故简化如图上所示）

这种复制方法叫做 浅拷贝 （ shallow copy ），又被人形象地称作“ 新瓶装旧酒 ”，虽然产生了新对象，但里面的内容还是来自同一份。

如果要彻底地产生一个和原对象完全独立的复制品，得使用 深拷贝 （ deep copy ）：


from copy import deepcopy
m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
print("m:", id(m))
print([id(i) for i in m])
n = deepcopy(m)
print("n:", id(n))
print([id(i) for i in n])
print(n is m)
print(n[0] is m[0])
print(n[2] is m[2])
n[0] = -1
print(m)
n[2][1] = -1
print(m)

输出


m: 4389131400
[4381886832, 4381886864, 4389131272, 4389131528]
n: 4389131208
[4381886832, 4381886864, 4389131656, 4389145736]
False
True
False
[1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
[1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]

此时， 对新对象中元素做任何改动都不会影响原对象 。新对象中的子列表，无论有多少层，都是新的对象，有不同的地址。

按照前面的比喻，深拷贝就是“ 新瓶装新酒 ”。

你可能会注意到一个细节：n 中的前两个元素的地址仍然和 m 中一样。这是由于它们是 不可变对象，不存在被修改的可能，所以拷贝和赋值是一样的 。

于是，深拷贝也可以理解为，不仅是对象自身的拷贝，而且对于对象中的每一个子元素，也都进行同样的拷贝操作。这是一种递归的思想。

不过额外要说提醒一下的是， 深拷贝的实现过程并不是完全的递归 ，否则如果对象的某级子元素是它自身的话，这个过程就死循环了。实际上， 如果遇到已经处理过的对象，就会直接使用其引用，而不再重复处理 。听上去有点难懂是不是？想想这个例子大概就会理解了：


from copy import deepcopy
m = [1, 2]
m.append(m)
print(m, id(m), id(m[2]))
n = deepcopy(m)
print(n, id(n), id(n[2]))

输出


[1, 2, [...]] 4479589576 4479589576
[1, 2, [...]] 4479575048 4479575048

最后，还是给各位留个思考：


from copy import deepcopy
a = [3, 4]
m = [1, 2, a, [5, a]]
n = deepcopy(m)
n[3][1][0] = -1
print(n)

深拷贝后的 n，修改了其中一个元素值，会是怎样的效果？

思考一下输出会是什么？

然后自己在电脑上或者我们的在线编辑器 Crossin的编程教室 - 在线Python编辑器里输入代码运行下看看结果，再想想为什么。

欢迎留言给出你的解释。

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