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通俗易懂,搞定Python中的深浅拷贝

Python中的深浅拷贝

在讲深浅拷贝之前,想先讲一下 is==的区别。

在进行对象是否相等比较的时候我们可以用is==

  • 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。

id() ,是Python的一个内置函数,返回对象的唯一标识,用于获取对象的内存地址。

如下

a = 1
b = 1

print(id(a)) # 2057422768
print(id(b)) # 2057422768
print(a is b) # True
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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。

a is bTrue

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
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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。

== 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

简单的了解了is==, 下面我们一起来看看Python中的深浅拷贝。

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

浅拷贝

a = [1, 2, 3]
b = list(a)  # 可以通过list 对列表进行浅拷贝
c = a.copy() # 也可以通过copy函数进行拷贝

# 浅拷贝后,a/b/c的id 各不相同,说明指向了不同的内存地址-- 即 生成了新的对象
print(id(a)) # 16301992
print(b, "id:", id(b)) # id:16562024
print(c, "id:", id(c)) # id:16561960

print(a == b) # True  值相同 返回True
print(a is b) # False  id不同所以 is比较返回False

# 给列表a 添加元素4
a.append(4)
print(a) # [1, 2, 3, 4]
print(b, c) # [1, 2, 3] [1, 2, 3]  b和c 不受影响
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以上可以看出,浅拷贝会分配一个新的内存空间,创建一个新的对象。但是如果被拷贝对象中有可变对象会怎么样呢? 看下面的代码

a = [1, 2, [3, 4]]
b = a.copy()

print(id(a)) # 23967528
print(id(b)) # 21738984
# 改变a中的可变对象
a[-1].append(5)
print(a)

# 在给a新增元素6
a.append(6)

# [1, 2, [3, 4, 5], 6]
print(a)

# [1, 2, [3, 4, 5]]
print(b)
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可以看出,在列表a中新增的元素6,并没有影响b。但是在a的嵌套列表中新增的元素5,却影响了元素b。

原因在于:对于a和b都指向了同一个列表[3, 4]。 所以当a中在列表新增元素5的时候,改变了那个列表的值,b也指向了那个列表,所以也会发生改变。

再看看下面的代码

a = [1, 2, (3, 4)]
b = a.copy()

print(id(a)) # 59162536
print(id(b)) # 60143400
# 改变a中的可变对象
a[-1] += (5, )

# [1, 2, (3, 4, 5)]
print(a)

# [1, 2, (3, 4)]
print(b)
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对于元组(3, 4),因为元组不可变,所以在元组中新增了元素5,实际上是生成了新的元组对象。而b列表中的元组引用并没有发生改变。

通过上面的两个例子可以看出浅拷贝可能会带来的弊端,在使用中需要大家进行相应的判断。或者去完整的拷贝某个对象,即 深拷贝。

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)]
# 深拷贝
b = copy.deepcopy(a)

# 因为生成了新的对象所以,返回False
print(a is b)


a[-1] += (5,)
a.append(6)

print(a) # [1, 2, (3, 4, 5), 6]
print(b) # [1, 2, (3, 4)] 深拷贝后的对象,根本不受原对象的任何影响
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