Python高级之——浅拷贝、深拷贝（deepcopy、copy的区别）

迈不过友情╰ 2022-06-10 08:19 153阅读 0赞

在python里有**深浅拷贝**之说，何为浅拷贝？  
看代码：

>>> a = [11,22,33]
    >>> b = a
    >>> id(a)
    25084152
    >>> id(b)
    25084152
    >>> b.append(44)
    >>> a
    [11, 22, 33, 44]
    >>> b
    [11, 22, 33, 44]

这便是最简单的浅拷贝，可以发现a、b地址相同，指向同一片内存（拷贝的是引用），同时改变b的值之后a也随之改变。  
再看深拷贝：

>>> import copy
    >>> a = [11,22,33]
    >>> c = copy.deepcopy(a)
    >>> id(a)
    25085632
    >>> id(c)
    25274928
    >>> a.append(44)
    >>> a
    [11, 22, 33, 44]
    >>> c
    [11, 22, 33]

可以看出c是对a的深拷贝，但是c和a的地址并不相同，意思是深拷贝将会开辟新的内存空间，同时将拷贝对象的数值拷贝进去（只拷贝数值），但是c并不指向a的地址。改变a的值也并不会令c的值改变。  
但是可能会出现下面这种情况：

>>> a = [1,2,3]
    >>> b = [4,5,6]
    >>> c = [a,b]
    >>> d = copy.deepcopy(c)
    >>> a.append(4)
    >>> c[0]
    [1, 2, 3, 4]
    >>> d[0]
    [1, 2, 3]

可以看出c这个列表里有a和b的引用，那么深拷贝给d之后，d对a和b是拷贝引用还是数值呢。可以发现改变了a之后，d中的a并没有改变，可见 d中的a 与 c中的a 并不指向同一块内存空间。类似于函数的递归调用，深拷贝会将一层一层的引用的值给拷贝出来，且为其开辟新的内存空间。  
同时值得一提的便是copy.copy()方法与copy.deepcopy()方法有一定的区别，如下代码：

>>> a = [1,2,3]
    >>> b = [4,5,6]
    >>> c = [a,b]
    >>> d = copy.copy(c)
    >>> id(c)
    25255688
    >>> id(d)
    25255168
    >>> a.append(4)
    >>> c[0]
    [1, 2, 3, 4]
    >>> d[0]
    [1, 2, 3, 4]

可以发现copy()方法仅仅拷贝了c的数值，但对a和b依然是拷贝引用。更有对元组的特殊情况，如下代码：

>>> a = (1,2,3)
    >>> b = copy.copy(a)
    >>> id(a)
    28644656
    >>> id(b)
    28644656

可以发现此处的copy()方法采用的是浅拷贝。  
总结如下：  
使用copy模块的copy功能的时候，它会根据当前拷贝的数据类型是可变类型还是不可变类型，有不同的处理方式。