Python中的深浅拷贝
在讲深浅拷贝之前,我们先重温一下 is
和==
的区别。
在判断对象是否相等比较的时候我们可以用is
和 ==
- is:比较两个对象的引用是否相同,即 它们的id 是否一样
- == : 比较两个对象的值是否相同。
如下
首先,会为整数1分配一个内存空间。 变量a 和 b 都指向了这个内存空间(内存地址相等),所以他们的id相等。
即 a is b
为 True
但是,真的所有整数数字都这样吗? 答案是:不是! 只有在 -25 ~ 256范围中的整数才不会重新分配内存空间。
如下所示:
因为257 超出了范围,所以id不相同,所以a is b
返回的值为False。
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> print(id(a))
20004752
>>> print(id(b))
20001312
>>> print(a is b)
False
>>> print(a == b)
True
这样做是考虑到性能,Python对-5 到 256 的整数维护了一个数组,相当于一个缓存, 当数值在这个范围内,直接就从数组中返回相对应的引用地址了。如果不在这个范围内,会重新开辟一个新的内存空间。
is 和 == 哪个效率高?
相比之下,is
比较的效率更高,因为它只需要判断两个对象的id是否相同即可。
而==
则需要重载__eq__ 这个函数,遍历变量中的所有元素内容,逐次比较是否相同。因此效率较低
浅拷贝 深拷贝
给变量进行赋值,有两种方法 直接赋值,拷贝
直接赋值就 =
就可以了。而拷贝又分为浅拷贝和深拷贝
先说结论吧:
- 浅拷贝:拷贝的是对象的引用,如果原对象改变,相应的拷贝对象也会发生改变
- 深拷贝:拷贝对象中的每个元素,拷贝对象和原有对象不在有关系,两个是独立的对象
光看上面的概念,对新手来讲可能不太好理解。来看下面的例子吧
赋值
a = [1, 2, 3]
b = a
print(id(a)) # 52531048
print(id(b)) # 52531048
定义变量a,同时将a赋值给b。打印之后发现他们的id
是相同的。说明指向了同一个内存地址。
然后修改a的值,再查看他们的id
a = [1, 2, 3]
b = a
print(id(a)) # 46169960
a[1] = 0
print(a, b) # [1, 0, 3] [1, 0, 3]
print(id(a)) # 46169960
print(id(b)) # 46169960
这时候发现修改后的a和b以及最开始的a的内存地址是一样的。也就是说a和b还是指向了那一块内存,只不过内存里面的[1, 2, 3] 变成了[1, 0, 3]
所以我们就可以判断出,b和a的引用是相同的,当a发生改变的时候,b也会发生改变。
赋值就是:你a无论怎么变,你指向谁,我b就跟着你指向谁。
拷贝
提到拷贝就避免不了可变对象和不可变对象。
-
**可变对象:**当有需要改变对象内部的值的时候,这个对象的id不发生变化。
-
**不可变对象:**当有需要改变对象内部的值的时候,这个对象的id会发生变化。
a = [1, 2, 3]
print(id(a)) # 56082504
a.append(4)
# 修改列表a之后 id没发生改变,可变对象
print(id(a)) # 56082504
a = 'hello'
print(id(a)) # 59817760
a = a + ' world'
print(id(a)) # 57880072
# 修改字符串a之后,id发生了变化。不可变对象
print(a) # hello world
浅拷贝
拷贝的是不可变对象,**一定程度上来讲等同于赋值操作。**但是对于多层嵌套结构,浅拷贝只拷贝父对象,不拷贝内部的子对象。
使用copy
模块的 copy.copy 进行浅拷贝。
import copy
a = [1, 2, 3]
b = copy.copy(a)
print(id(a)) # 55755880
print(id(b)) # 55737992
a[1] = 0
print(a, b) # [1, 0, 3] [1, 2, 3]
通俗的讲,我将现在的a 复制一份重新分配了一个内存空间。后面你a怎么改变,那跟我b是没有任何关系的。
对于列表的浅拷贝还可以通过list(), list[:] 来实现
但是!我前面提到了对于多层嵌套的结构,需要注意
看下面的例子
import copy
a = [1, 2, [3, 4]]
b = copy.copy(a)
print(id(a)) # 23967528
print(id(b)) # 21738984
# 改变a中的子列表
a[-1].append(5)
print(a) # [1, 2, [3, 4, 5]]
print(b) # [1, 2, [3, 4, 5]] ?? 为什么不是[1, 2, [3, 4]]呢?
b是由a浅拷贝得到的。我修改了a中嵌套的列表,发现b也跟着修改了?
如果还是不太理解,可以参考下图。LIST就是一个嵌套的子对象,指向了另外一个内存空间。所以浅拷贝只是拷贝了元素1
, 2
和子对象的引用!
另外一种情况,如果嵌套的是一个元组呢?
import copy
a = [1, 2, (3, 4)]
b = copy.copy(a)
# 改变a中的元组
a[-1] += (5,)
print(a) # [1, 2, (3, 4, 5)]
print(b) # [1, 2, (3, 4)]
我们发现浅拷贝得来的b并没有发生改变。因为元组是不可变对象。改变了元组就会生成新的对象。b中的元组引用还是指向了旧的元组。
深拷贝
所谓深拷贝呢,就是重新分配一个内存空间(新对象),将原对象中的所有元素通过递归的方式进行拷贝到新对象中。
在Python中 通过copy.deepcopy()
来实现深拷贝。
import copy
a = [1, 2, [3, 4]]
b = copy.deepcopy(a)
print(id(a)) # 66587176
print(id(b)) # 66587688
# 改变a中的可变对象
a[-1].append(5)
print(a) # [1, 2, [3, 4, 5]]
print(b) # [1, 2, [3, 4]] 深拷贝之后字列表不会受原来的影响
结语
1、深浅拷贝都会对源对象进行复制,占用不同的内存空间
2、如果源对象没有子目录,则浅拷贝只能拷贝父目录,改动子目录时会影响浅拷贝的对象
3、列表的切片本质就是浅拷贝
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