Python高級：細說Python淺拷貝和深拷貝

0.說明 

        先看看淺拷貝的概念：

• 淺拷貝：對一個對象進行淺拷貝實際上是新建立了一個類型跟原對象同樣，其內容仍是原來對象元素的引用，換句話說，這個拷貝的對象自己是新的，可是它的內容不是

        序列類型對象的淺拷貝是默認類型拷貝，有如下幾種實現方式：

• 徹底切片操做：下面操做會有

• 利用工廠函數：好比list()、dict()等

• 使用copy模塊的copy()函數

        其實若是是真正理解了Python對象或者說理解了可變對象和不可變對象，再根據上面的理論知識，淺拷貝和深拷貝基本上算是比較好的掌握了。因此這裏不按照書上（指的是《Python核心編程》）的思路來進行總結，固然書上的例子做爲入門也是很是不錯的。下面給出三個例子，若是均可以理解，那麼對Python淺拷貝和深拷貝的掌握到這個程度也就能夠了。

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1.第一個例子：列表中的元素都是原子類型，即不可變對象

        

>>> person = ['age', 20]
>>> xpleaf = person[:]  #淺拷貝
>>> cl = list(person)      #淺拷貝
>>> [id(x) for x in person, xpleaf, cl]   #雖然是淺拷貝，可是其實也是生成了新的對象
[140205544875144, 140205544893688, 140205544996232]
>>> [id(x) for x in person]
[140205545021232, 32419728]
>>> [id(x) for x in xpleaf]
[140205545021232, 32419728]
>>> [id(x) for x in cl]
[140205545021232, 32419728]
#可是能夠看到列表中的元素的仍是原來對象元素的引用

        上面作了淺拷貝的操做，而後下面修改兩個淺拷貝的值：

>>> xpleaf[1] = 22
>>> cl[1] = 21
>>> person, xpleaf, cl
(['age', 20], ['age', 22], ['age', 21])
>>> [id(x) for x in person]
[140205545021232, 32419728]
>>> [id(x) for x in xpleaf]
[140205545021232, 32419680]
>>> [id(x) for x in cl]
[140205545021232, 32419704]

        修改了兩個淺拷貝的值，而後發現內容並無相互影響，並且後來的id值也發生改變了，怎麼會這樣？不要忘了，列表中的元素都是不可變對象，修改不可變對象的值，其實就至關因而新生成了一個該對象，而後讓列表元素從新指向新生成的不可變對象，在這裏是數字對象。

        理解這個例子自己並不難，但須要對Python對象和序列類型自己有必定的理解。

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2. 第二個例子：列表中包含容器類型變量，便可變對象

        

>>> person = ['name', ['age', 20]]
>>> xpleaf = person[:]
>>> cl = list(person)
>>> person, xpleaf, cl
(['name', ['age', 20]], ['name', ['age', 20]], ['name', ['age', 20]])
>>> [id(x) for x in person, xpleaf, cl]
[140205544995944, 140205544893688, 140205544875144]
# 查看大列表的元素id值
>>> [id(x) for x in person, xpleaf, cl]
[140205544996160, 140205544875144, 140205544996520]
>>> [id(x) for x in person]
[140205546176112, 140205544995944]
>>> [id(x) for x in xpleaf]
[140205546176112, 140205544995944]
>>> [id(x) for x in cl]
[140205546176112, 140205544995944]
# 查看小列表的元素id值
>>> [id(x) for x in person[1]]
[140205545021232, 32419680]
>>> [id(x) for x in xpleaf[1]]
[140205545021232, 32419680]
>>> [id(x) for x in cl[1]]
[140205545021232, 32419680]

        三個列表的第一個元素的id值都是同樣的，這是引用傳遞，沒有什麼問題，跟第一個例子相似，所以修改這個值不會有什麼問題。但注意看第二個元素，它是一個列表，能夠確定的是，三個列表中的兩個元素的id也確定是相同的，也是引用傳遞的道理，但如今關鍵是看第二個元素，也就是這個列表自己，三個大列表（指的是person這個列表）中的這三個小列表的id值都是同樣的，因而，淺拷貝對於對象值的影響就會體現出來了，咱們嘗試去修改其中一個小列表中的值：

>>> xpleaf[1][1] = 22
>>> person, xpleaf, cl
(['name', ['age', 22]], ['name', ['age', 22]], ['name', ['age', 22]])
>>> [id(x) for x in person, xpleaf, cl]
[140205544995944, 140205544893688, 140205544875144]
# 查看大列表的元素id值
>>> [id(x) for x in person]
[140205546176112, 140205544995944]
>>> [id(x) for x in xpleaf]
[140205546176112, 140205544995944]
>>> [id(x) for x in cl]
[140205546176112, 140205544995944]
# 查看小列表的元素id值
>>> [id(x) for x in person[1]]
[140205545021232, 32419680]
>>> [id(x) for x in xpleaf[1]]
[140205545021232, 32419680]
>>> [id(x) for x in cl[1]]
[140205545021232, 32419680]

        能夠看到問題就出來了，即對一個小列表進行修改，會影響到其它的小列表。咱們先拋開所謂的淺拷貝，去思考這個問題自己：有可能不會影響其它小列表嗎？確定沒有可能的，由於三個小列表的id都同樣，三個小列表裏的元素的id也同樣，即其實這三個小列表是徹底指向同一個對象的，所以，不管修改哪個，確定都會影響其它小列表的。

        這就是所謂淺拷貝出現的問題。

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3.第三個例子：使用深拷貝來解決第二個例子出現的問題

        

>>> person = ['name', ['age', 20]]
>>> xpleaf = person[:]
>>> from copy import deepcopy as dcp
>>> cl = dcp(person)
>>> person, xpleaf, cl
(['name', ['age', 20]], ['name', ['age', 20]], ['name', ['age', 20]])
>>> [id(x) for x in person, xpleaf, cl]
[140205544995944, 140205544893688, 140205544875144]
# 查看大列表的元素id值
>>> [id(x) for x in person]
[140205546176112, 140205544996520]
>>> [id(x) for x in xpleaf]
[140205546176112, 140205544996520]
>>> [id(x) for x in cl]
[140205546176112, 140205544571320]
# 查看小列表的元素id值
>>> [id(x) for x in person[1]]
[140205545021232, 32419728]
>>> [id(x) for x in xpleaf[1]]
[140205545021232, 32419728]
>>> [id(x) for x in cl[1]]
[140205545021232, 32419728]

       能夠看到雖然是進行了深拷貝，但發現跟前面的其實並無什麼不一樣，下面咱們再來修改其中一個小列表：

>>> xpleaf[1][1] = 22
>>> person, xpleaf, cl
(['name', ['age', 22]], ['name', ['age', 22]], ['name', ['age', 20]])
# 查看大列表的元素id值
>>> [id(x) for x in person]
[140205546176112, 140205544996520]
>>> [id(x) for x in xpleaf]
[140205546176112, 140205544996520]
>>> [id(x) for x in cl]
[140205546176112, 140205544571320]
# 查看小列表的元素id值
>>> [id(x) for x in person[1]]
[140205545021232, 32419680]
>>> [id(x) for x in xpleaf[1]]
[140205545021232, 32419680]
>>> [id(x) for x in cl[1]]
[140205545021232, 32419728]

        此時能夠看到，cl的小列表的第二個元素的id跟原來是同樣的，可是xpleaf和person的小列表元素的id發生了改變，同時值也是咱們修改的那樣。那是由於xpleaf是person的淺拷貝，可是cl是person的深拷貝。

        這就是所謂的深拷貝。

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4.第四個例子：檢驗

         其實只要理解了上面三個例子（這意味着對Python對象自己和序列類型自己也有比較深入的理解），因此的淺拷貝和深拷貝也不是什麼問題了。

        至因而否明白，能夠參考下面這個例子：

>>> person = ['name', ('hobby', [1, 2])]
>>> xpleaf = person[:]
>>> from copy import deepcopy as dcp
>>> cl = dcp(person)
>>> 
>>> xpleaf[0] = 'xpleaf'
>>> cl[0] = 'cl'
>>> person, xpleaf, cl
(['name', ('hobby', [1, 2])], ['xpleaf', ('hobby', [1, 2])], ['cl', ('hobby', [1, 2])])
>>> 
>>> xpleaf[1][1][0] = 'clyyh'
>>> person, xpleaf, cl
(['name', ('hobby', ['clyyh', 2])], ['xpleaf', ('hobby', ['clyyh', 2])], ['cl', ('hobby', [1, 2])])

        若是對這個例子的輸出以爲徹底沒有問題的，那麼也就OK了！

        固然，確定還有遺漏的地方，還望指出。