Python深拷贝和浅拷贝解析

概述

本文涉及到主要的概念有:

• 变量(名)
• 引用
• 对象
  • 可变对象和不可变对象
• 拷贝
  • 深拷贝和拷贝

正文

像Java，Python这样的语言，存在着深拷贝，浅拷贝的问题。下面我们先通过一张图来看看变量和对象的关系：

变量和对象的关系

对象和变量

我们要明确以下概念：

• 变量 是系统变量名表中的元素(可以想象成人的名字)
• 对象 是计算机分配的一块内存，需要足够的空间去表示它的值(可以想象成真正的人)
• 引用 是 自动形成的从变量到对象的 指针(给人对象取人名变量名)

如果不清楚动态类型变量的概念，可以看一下下面的总结：

• Python的变量创建过程是在代码第一次给他赋值就创建了变量，之后的赋值 会改变已经创建的变量名的值
• Python的变量是没有类型的，变量是通用的，只是在一个特定的时间点，引用了一个特定的对象
• Python中 使用变量的时候，当变量出现在表达式中时，它会马上被所引用的对象所替代。当然，使用没赋值的变量会产生错误

在Python中，对象按照可变不可变分为可变对象和不可变对象：
可变对象 指 可以在原处修改，而不用创建新的对象(包括列表，字典，集合)；
不可变对象指 不支持在原处修改，只能通过表达式创建新的对象，然后把结果分配给变量(包括 数字，字符串，元组)。

像a = 3，这段代码的执行过程是这样：

• 创建一个对象表示3
• 创建一个变量a, 如果它还没有创建的话
• 将变量与新的对象连接

因为这样的特性，如果两个对象同时指向一个可变对象，可能会有不期望的结果：

In [1]: a = [1, 2, 3, 4]

In [2]: b = a

In [3]: a[0] = 0

In [4]: a
Out[4]: [0, 2, 3, 4]

In [5]: b
Out[5]: [0, 2, 3, 4]

拷贝：

在业务中有时我们需要复制一个对象，但是又不想对原对象产生副作用，那就不能通过赋值给新变量来解决了(赋值不是拷贝一个对象)。Python专门提供了一种拷贝机制，基于原对象创建一个含有相同值的对象。拷贝有copy模块提供。

拷贝分成浅拷贝和深拷贝。

浅拷贝包括：

• 对列表切片拷贝L[:]
• 调用对象的拷贝方法：list.copy()
• 调用copy.copy()

深拷贝包括：

• 调用copy.deepcopy()

那么，浅拷贝和深拷贝有什么异同呢？两种拷贝的异同可以用下表描述：

两种拷贝的异同

来看一段代码体会一下：

In [6]: x = [1, 2]
In [7]: y = [3, 4]
In [8]: z = [x, y]
In [10]: a = copy.copy(z)

In [12]: a[0] is z[0]
Out[12]: True

In [13]: b = copy.deepcopy(z)

In [14]: b[0] is z[0]
Out[14]: False

解释：

浅拷贝拷贝出来的a对象是引用x和y，当修改x或y的值时，a也会改变；
深拷贝会把里面的元素也重新拷贝一份，拷贝了一份x和y的值相等的两个元素，修改x和y的值，不会对b产生影响。