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Python 拓展之详解深拷贝和浅拷贝

  • 凯旋门官方
  • 2019-07-30
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简介正式开始首先我在这介绍两个新的小知识,要在下面用到。一个是函数id(),另一个是运算符is。id()函数就是返回对象的内存地址;is是比较两个变量的对象引用是否指向同一个对象

正式开始

首先我在这介绍两个新的小知识,要在下面用到。一个是函数 id() ,另一个是运算符 is。id() 函数就是返回对象的内存地址;is 是比较两个变量的对象引用是否指向同一个对象,在这里请不要和 == 混了,== 是比较两个变量的值是否相等。

>>> a = [1,2,3]>>> b = [1,2,3]>>> id(a)38884552L>>> a is bFalse>>> a == bTrue

copy 这个词有两种叫法,一种是根据它的发音音译过来的,叫拷贝;另一种就是标准的翻译,叫复制。

其实单从表面意思来说,copy 就是将某件东西再复制一份,但是在很多编程语言中,比如 Python,C++中,它就不是那么的简单了。

>>> a = 1>>> b = a>>> b1

看到上面的例子,从表面上看我们似乎是得到了两个 1,但是如果你看过我之前写的文章,你应该对一句话有印象,那就是 “变量无类型”, Python 中变量就是一个标签,这里我们有请 id() 闪亮登场,看看它们在内存中的位置。

>>> a = 1>>> b = a>>> b1>>> id(a)31096808L>>> id(b)31096808L

看出来了吗,id(a) 和 id(b) 相等,所以并没有两个 1,只是一个 1 而已,只不过是在 1 上贴了两张标签,名字是 a 和 b 罢了,这种现象普遍存在于 Python 之中,这种赋值的方式实现了 “假装” 拷贝,真实的情况还是两个变量和同一个对象之间的引用关系。

我们再来看 copy() 方法:

>>> a = {"name":"rocky","like":"python"}>>> b = a.copy()>>> b{"name": "rocky", "like": "python"}>>> id(a)31036280L>>> id(b)38786728L

咦,果然这次得到的 b 和原来的 a 不同,它是在内存中又开辟了一个空间。那么我们这个时候就来推理了,虽然它们两个是一样的,但是它们在两个不同的内存空间里,那么肯定彼此互不干扰,如果我们去把 b 改了,那么 a 肯定不变。

>>> b["name"] = "leey">>> b{"name": "leey", "like": "python"}>>> a{"name": "rocky", "like": "python"}

结果和我们上面推理的一模一样,所以理解了对象有类型,变量无类型,变量是对象的标签,就能正确推断出 Python 提供的结果。

我们接下来在看一个例子,请你在往下看的时候保证上面的你已经懂了,不然容易晕车。

>>> a = {"name":"rocky","like":"python"}>>> b = a>>> b{"name": "rocky", "like": "python"}>>> b["name"] = "leey">>> b{"name": "leey", "like": "python"}>>> a{"name": "leey", "like": "python"}

上面的例子看出什么来了吗?修改了 b 对应的字典类型的对象,a 的对象也变了。也就是说, b = a 得到的结果是两个变量引用了同一个对象,但是事情真的这么简单吗?请睁大你的眼睛往下看,重点来了。

>>> first = {"name":"rocky","lanaguage":["python","c++","java"]}>>> second = first.copy()>>> second{"name": "rocky", "lanaguage": ["python", "c++", "java"]}>>> id(first)31036280L>>> id(second)38786728L

在这里的话没有问题,和我们之前说的一样,second 是从 first 拷贝过来的,它们分别引用的是两个对象。

>>> second["lanaguage"].remove("java")>>> second{"name": "rocky", "lanaguage": ["python", "c++"]}>>> first{"name": "rocky", "lanaguage": ["python", "c++"]}

发现什么了吗?按理说上述例子中 second 的 lanaguage 对应的是一个列表,我删除这个列表里的值,也只应该改变的是 second 啊,为什么连 first 的也会改,不是应该互不干扰吗?是不是很意外?是我们之前说的不对吗?那我们再试试另一个键:

>>> second["name"] = "leey">>> second{"name": "leey", "lanaguage": ["python", "c++"]}>>> first{"name": "rocky", "lanaguage": ["python", "c++"]}

前面说的原理是有效的,那这到底是为什么啊,来来来,有请我们的 id() 再次闪亮登场。

>>> id(first["name"])38829152L>>> id(second["name"])38817544L>>> id(first["lanaguage"])38754120L>>> id(second["lanaguage"])38754120L

其实这里深层次的原因是和 Python 的存储数据的方式有关,这里不做过多的说明(其实是我也不懂。。 在这里,我们只需要知道的是,当 copy() 的时候,列表这类由字符串,数字等复合而成的对象仍然是复制了引用,也就是贴标签,并没有建立一个新的对象,我们把这种拷贝方式叫做浅拷贝(唉呀妈呀,终于把这个概念引出来了。。,言外之意就是并没有解决深层次的问题,再言外之意就是还有能够解决深层次问题的方法。

确实,在 Python 中还有一个深拷贝(deep copy),在使用它之前要引入一个 copy 模块,我们来试一下。

>>> import copy>>> first = {"name":"rocky","lanaguage":["python","c++","java"]}>>> second = copy.deepcopy(first)>>> second{"name": "rocky", "lanaguage": ["python", "c++", "java"]}>>> second["lanaguage"].remove("java")>>> second{"name": "rocky", "lanaguage": ["python", "c++"]}>>> first{"name": "rocky", "lanaguage": ["python", "c++", "java"]}

用了深拷贝以后,果然就不是引用了。

写在最后

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