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python中的深拷贝(deepcopy)和浅拷贝(copy)介绍及代码参考

 
    发布时间:2013-8-20  


    本文导语:  在python中,对象赋值实际上是对象的引用。当创建一个对象,然后把它赋给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用。以下分两个思路来分别理解浅拷贝和深拷贝: (1)利用切...

   python中,对象赋值实际上是对象的引用。当创建一个对象,然后把它赋给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用。以下分两个思路来分别理解浅拷贝和深拷贝:

  (1)利用切片操作和工厂方法list方法拷贝

  (2)利用copy中的deepcopy方法进行拷贝

1、利用切片操作和工厂方法list方法拷贝

代码场景:有一个小伙jacktom通过切片操作拷贝jack,anny通过工厂方法拷贝jack。

>>> jack = ['jack', ['age', 20]]
>>> tom = jack[:]
>>> anny = list(jack)

来看下三者的id值:

>>> print id(jack), id(tom), id(anny)
144846988 144977164 144977388

从id值来看,三者是不同的对象。为tom和anny重新命名为各自的名称:

>>> tom[0] = 'tom'
>>> anny[0] = 'anny'
>>> print jack, tom, anny
['jack', ['age', 20]] ['tom', ['age', 20]] ['anny', ['age', 20]]

从这里来看一切正常,可是anny只有18岁,重新为anny定义岁数。

>>> anny[1][1] = 18
>>> print jack, tom, anny
['jack', ['age', 18]] ['tom', ['age', 18]] ['anny', ['age', 18]]

这时候奇怪的事情发生了,jack、tom、anny的岁数都发生了改变,都变成了18了。jack、tom、anny他们应当都是不同的对象,怎么会互相影响呢?看下jack,tom,anny的内部元素每个元素id:

>>> [id(x) for x in jack]
[3073896320L, 3073777580L]
>>> [id(x) for x in tom]
[144870744, 3073777580L]
>>> [id(x) for x in anny]
[144977344, 3073777580L]

 恍然大悟,原来jack、tom、anny的岁数元素指向的是同一个元素。修改了其中一个,当然影响其他人了。那为什么修改名称没影响呢?原来在python中字符串不可以修改,所以在为tom和anny重新命名的时候,会重新创建一个’tom’和’anny’对象,替换旧的’jack’对象。

2、利用copy中的deepcopy方法进行拷贝

为了让他们之间不互相影响,用deepcopy来试试

>>> jack = ['jack', ['age', '20']]
>>> import copy
>>> tom = copy.deepcopy(jack)
>>> anny = copy.deepcopy(jack)

根据第一个思路进行重命名,重定岁数操作:

>>> tom[0] = 'tom'
>>> anny[0] = 'anny'
>>> print jack, tom, anny
['jack', ['age', '20']] ['tom', ['age', '20']] ['anny', ['age', '20']]
>>> anny[1][1] = 18
>>> print jack, tom, anny
['jack', ['age', '20']] ['tom', ['age', '20']] ['anny', ['age', 18]]

这时候他们之间就不会互相影响了。打印出每个人的内部元素每个id:

>>> [id(x) for x in jack]
[139132064, 3073507244L]
>>> [id(x) for x in tom]
[139137464, 139132204]
>>> [id(x) for x in anny]
[139141632, 139157548]

他们的内部元素也都指向了不同的对象。

3 以上讨论基于List中的List对象进行,那么对于自定义class呢,下面有一段代码供参考:

import copy
class test:
    i=12
    def __init__ (self):
        self.i=15           
if __name__=='__main__':
     t=test()    
     t1=test()
     a=[]
     a.append(t)
     a.append(t1)
     b=a.copy()
     c=copy.deepcopy(a)
     print(a[0].i,a[1].i,b[0].i,b[1].i,c[0].i,c[1].i)
     t.i=14
     t1.i=16
     print(a[0].i,a[1].i,b[0].i,b[1].i,c[0].i,c[1].i)

运行结果:

15 15 15 15 15 15
14 16 14 16 15 15

通过对自定义class的object测试发现,浅拷贝只是对List中对象的引用的拷贝,深拷贝则按照对象进行完整拷贝。

小结

思路一:利用切片操作和工厂方法list方法拷贝就叫浅拷贝,只是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。

思路二:利用copy中的deepcopy方法进行拷贝就叫做深拷贝,外围和内部元素都进行了拷贝对象本身,而不是引用。

但是对于数字,字符串和其他原子类型对象等,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。


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