Python進階:對象複製與比較,分深淺,見真假

"==" 與 is

　　python 爲 10 開闢內存空間, a與b同時指向這塊內存，即a與b的值相等，a與b的id也相等.所以 a==b 與 a is b 都返回True：

a = 10
b = 10
print(a == b)
#True
print(id(a))
#140726165951808
print(id(b))    
#140726165951808
print(a is b)
#True

　　在[-5,256]範圍內的整數會有上面代碼的性能優化，而不在這範圍內的數字就會從新開闢內存空間。

　　【實驗證實，下面代碼只在終端中執行Python命令行時纔有效，而在執行腳本時整型的數據都會分配同一個空間】

a = 257
b = 257
print(a == b)
#True
print(id(a))
#139636876096528
print(id(b))
#139636905893680
print(a is b)
#False

　　元組雖是不可變類型，但若是嵌套了可變類型(list)，那麼元組就變成是可變的了

t1 = (1, 2, [3, 4])
t2 = (1, 2, [3, 4])
print(t1 == t2)
#True

t1[-1].append(5)
print(t1 == t2)
#False

淺拷貝(shallow copy) 與 深拷貝(deep copy)

　　淺拷貝

　　使用數據類型自己的構造器，是淺拷貝

l1 = [1, 2, 3]
l2 = list(l1)
#l2
#[1, 2, 3]

print(l1 == l2)
#True
print(l1 is l2)
#False

s1 = set([1, 2, 3])
s2 = set(s1)
#s2
#{1, 2, 3}

print(s1 == s2)
#True
print(s1 is s2)
#False

　　切片也是淺拷貝

l1 = [1, 2, 3]
l2 = l1[:]

print(l1 == l2)
#True
print(l1 is l2)
#False

　　copy.copy()淺拷貝

import copy
l1 = [1, 2, 3]
l2 = copy.copy(l1)
print(l1 is l2)
#False

　　對於元組,這些操做都是返回指向同一元組(1,2,3)的引用

import copy
t1 = (1, 2, 3)
#t2 = tuple(t1)
#t2 = t1[:]
#t2 = copy.copy(t1)
t2 = copy.deepcopy(t1) #若是元組中不僅是原子類型，好比有list,dict就能夠用deepcopy

print(t1 == t2)
#True

print(t1 is t2)
#True

　　如下代碼 l2 = list(l1)表示 l2 指向 l1淺拷貝生成的新對象, 而對象中的元素，淺拷貝就只會使用原始元素的引用（內存地址）

l1 = [[1, 2], (30, 40)]
l2 = list(l1)

　　因爲l1與l2是兩個指向不一樣的對象,因此 l1指向的列表增長元素不會改變 l2指向的列表

l1.append(100) 
print(l1)
#[[1, 2, 3], (30, 40), 100]
print(l2)
#[[1, 2, 3], (30, 40)]

　　因爲淺拷貝對象中的元素是引用原始元素的內存地址，所以對於可變類型(list)增長了3，l2與l1中list的是同一個引用，所以也是[1,2,3]

l1[0].append(3)
print(l1)
#[[1, 2, 3], (30, 40), 100]
print(l2)
#[[1, 2, 3], (30, 40)]

　　因爲 tuple是不可變類型，所以修改後l1指向從新分配的一個新元組的引用。

l1[1] += (50, 60)
print(l1)
#[[1, 2, 3], (30, 40, 50, 60), 100]
print(l2)
#[[1, 2, 3], (30, 40)]

　　深拷貝

　　拷貝出來的新對象徹底獨立於原對象，修改操做與原對象互不影響

import copy
x = [1]
x.append(x)
print(x)
# [1, [...]]

y = copy.deepcopy(x)
print(y)
# [1, [...]]
print(x is y) #False
print(x == y) #RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison 遞歸錯誤

 

參考

　　https://www.cnblogs.com/wilber2013/p/4645353.html

　　極客時間《Python 核心技術與實戰》專欄