本文实例讲述了Python深拷贝与浅拷贝用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

1、对象的赋值

对象的赋值实际上是对象之间的引用:当创建一个对象,然后将这个对象赋值给另外一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用。

当对对象做赋值或者是参数传递或者作为返回值的时候,总是传递原始对象的引用,而不是一个副本。如下所示:

在python中将一个变量赋值给另一个变量,传递的是引用.无论是a的内层变化还是外层变化,b都会发生同样的变化.因为b和a指向了同一个引用.类似于c语言中的同一片内存地址.

#coding=utf-8
a = [1,2,3,['a','b','c']]
b = a
print('*'*50)
print('--- b = a ---')
print('a = %s'%a)
print('b = %s'%b)
a.append(4)
print('--- 外层a增加了元素4 ---')
print('a = %s'%a)
print('b = %s'%b)
print('--- 内层增加了元素"d" ---')
a[3].append('d')
print('a = %s'%a)
print('b = %s'%b)

运行结果:

**************************************************
--- b = a ---
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
b = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
--- 外层a增加了元素4 ---
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'], 4]
b = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'], 4]
--- 内层增加了元素'd' ---
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]
b = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]

2、对象的复制

当你想修改一个对象,而且让原始的对象不受影响的时候,那么就需要使用到对象的复制,对象的复制可以通过三种方法实现:

a、 使用切片操作进行拷贝 - -slice operation

(注:切片技术应用于所有的序列,包括:列表、字符串、元祖 ,但切片不能应用于字典。对字典只能使用D.copy()方法或D.deepcopy()方法.)

b、 使用工厂函数进行拷贝,list / dir / set - -factoryfunction

c、 copy.copy()–use copymodule

在复制的时候,使用的是浅拷贝,复制了对象,但是对象中的元素,依然使用引用。

如下所示:

a = [1,2,3,['a','b','c']]

#coding=utf-8
import copy
#1.切片操作
print('--- 切片操作 ---')
b = a[:]
print('a = %s\tid(a) = %s'%(a,id(a)))
print('b = %s\tid(b) = %s'%(b,id(b)))
#2.使用工厂函数
print('--- 使用工厂函数 ---')
c = list(a)
print('a = %s\tid(a) = %s'%(a,id(a)))
print('c = %s\tid(c) = %s'%(c,id(c)))
#3.copy.copy()
print('--- copy.copy() ---')
d = copy.copy(a)
print('a = %s\tid(a) = %s'%(a,id(a)))
print('d = %s\tid(d) = %s'%(d,id(d)))

运行结果:

--- 切片操作 ---
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]  id(a) = 140676047022088
b = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]  id(b) = 140676047021320
--- 使用工厂函数 ---
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]  id(a) = 140676047022088
c = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]  id(c) = 140676047101640
--- copy.copy() ---
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]  id(a) = 140436217635720
d = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]  id(d) = 140436217656904

在使用浅拷贝的时候,发现引用的id都是相同的,但是字符串的id却发生了变化,是因为在python中,字符串是不可变的,从而在每次进行修改的时候,都是新建一个对象,从而引用发生了变化.

在不可变类型中,数字和字符串都是不可变类型,从而在每次修改的时候,都是新创建一个对象。

3、模块

核心模块:copy

浅拷贝和深拷贝的操作都可以在copy模块中找到,其实copy模块中只有两个函数可用,copy()进行浅拷贝操作,而deepcopy()进行深拷贝操作.

如下所示:

#coding=utf-8
import copy
a = [1,2,3,['a','b','c']]
#浅拷贝拷贝的是外层即顶级对象,对于内层只拷贝引用
#所以在a的外层增加了元素,而c并没有变化.而在a的内层增加元素后,c发生了同样的变化.(回顾b=a)
print('*'*50)
print('--- c = copy.copy(a)---')
c = copy.copy(a)
print('a = %s'%a)
print('c = %s'%c)
a.append(4)
print('---外层a增加了元素4---')
print('a = %s'%a)
print('c = %s'%c)
print('---内层增加了元素"d"---')
a[3].append('d')
print('a = %s'%a)
print('c = %s'%c)
#深拷贝会递归的拷贝所有内容,将所有的内容都独自拷贝了一份.
#故而,无论a的外层还是内层发生变化,都不会影响到d.
print('*'*50)
print('--- d = copy.deepcopy(a) ---')
d = copy.deepcopy(a)
print('a = %s'%a)
print('d = %s'%d)
a.append(5)
print('---外层a增加了元素5---')
print('a = %s'%a)
print('d = %s'%d)
print('---内层增加了元素"e"---')
a[3].append('e')
print('a = %s'%a)
print('d = %s'%d)

运行如下:

**************************************************
--- c = copy.copy(a)---
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
c = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
---外层a增加了元素4---
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'], 4]
c = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
---内层增加了元素"d"---
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]
c = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd']]
**************************************************
--- d = copy.deepcopy(a) ---
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]
d = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]
---外层a增加了元素5---
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4, 5]
d = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]
---内层增加了元素"e"---
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 4, 5]
d = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]

4、拷贝的警告

第一:非容器类型(比如数字,字符串和其他原子类型的对象,例如代码,类型和xrange对象等)没有拷贝一说,浅拷贝是完全用切片操作来完成的。

第二:如果元组变量只包含原子类型对象,那么深拷贝将不会进行。

#coding=utf-8
import copy
a = (1,2,3)
print('*'*50)
print('--- c = copy.copy(a)---')
c = copy.copy(a)
print(a,id(a))
print(c,id(c))
print('*'*50)
print('--- d = copy.deepcopy(a) ---')
d = copy.deepcopy(a)
print(a,id(a))
print(d,id(c))

运行如下:

**************************************************
--- c = copy.copy(a)---
(1, 2, 3) 140394676674992
(1, 2, 3) 140394676674992
**************************************************
--- d = copy.deepcopy(a) ---
(1, 2, 3) 140394676674992
(1, 2, 3) 140394676674992

可见:

对于可变类型来说,深拷贝和浅拷贝是不同的.

而对于不可变类型来说,深拷贝和浅拷贝的结果相同!

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python面向对象程序设计入门与进阶教程》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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