干货 | 图解 Python 浅拷贝与深拷贝

部分内容翻译自：https://realpython.com/copying-python-objects/

Python 中的赋值语句不会创建对象的拷贝，仅仅只是将名称绑定至一个对象。对于不可变对象，通常没什么差别，但是处理可变对象或可变对象的集合时，你可能需要创建这些对象的 “真实拷贝”，也就是在修改创建的拷贝时不改变原始的对象。

本文将以图文方式介绍 Python 中复制或“克隆”对象的操作。

首先介绍一下 Python 中浅拷贝与深拷贝的区别：

• 浅拷贝：浅拷贝意味着构造一个新的集合对象，然后用原始对象中找到的子对象的引用来填充它。从本质上讲，浅层的复制只有一层的深度。复制过程不会递归，因此不会创建子对象本身的副本。
• 深拷贝：深拷贝使复制过程递归。这意味着首先构造一个新的集合对象，然后递归地用在原始对象中找到的子对象的副本填充它。以这种方式复制一个对象，遍历整个对象树，以创建原始对象及其所有子对象的完全独立的克隆。

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赋值与引用

在开始浅拷贝与深拷贝前，我们先来看一下 Python 中的赋值与引用。

lst = [1, 2, 3]
new_list = lst

从字面上看，上述语句创建了变量 lst 和 new_list，并且 lst 和 new_list 的赋值都为一个列表。但是，Python 的赋值语句并不会复制对象，而是会重新创建一个对象的引用。

可以看出，lst 和 new_list 都引用了同一个列表。

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创建浅拷贝

不少教程里都会提到，如果你有一个列表，当你想要修改列表中的值但却不想影响原始对象时，可以使用 list 或 somestring[:] 复制（浅拷贝）一个列表。

我们先来试一下：

lst = [1, 2, 3]
new_list = list(lst)
# 或 new_list = lst[:]  

没错，lst 和 new_list 分别指向了不同的列表。当修改 lst 列表中的值时，并不会对 new_list 对象产生影响。

lst[0] = 'x'
print(lst)
print(new_list)

['x', 2, 3]
[1, 2, 3]

之所以说 list 语句是浅拷贝，是因为这种修改只对一层对象有效，当列表中有子对象时，对子对象的修改将影响原始对象和浅拷贝对象。

为了解释这一说法，让我们先创建一个嵌套列表，并使用 list 函数创建浅拷贝。

lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
new_list = list(lst)

这里 new_list 是有着和 lst 一样内容的新的独立的对象。

可以看到 lst 和 new_list 分别指向了不同的对象。

对第一层 lst 的修改，将不会对 new_list 副本造成影响。

lst.append([7, 8, 9])
print(lst)
print(new_list)

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

但是，因为我们只创建了原始列表的一个浅拷贝，所以 new_list 仍然包含对 lst 中存储的原始子对象的引用。

也就是如上图所示，lst 和 new_list 的子列表都指向了相同的对象。

子对象没有被复制，它们只是在复制的列表中被再次引用。

因此，当你修改 lst 中的一个子对象时，这种修改也会反映到 new_list 中—— 这是因为两个列表共享相同的子对象。这种复制只是一个浅的，一个层级的复制：

lst[0][0] = 'x'
print(lst)
print(new_list)

[['x', 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
[['x', 2, 3], [4, 5, 6]]

如果我们在第一步中创建了一个 lst 的深拷贝，那么两个对象就完全独立了。这是对象的浅拷贝和深拷贝之间的实际区别。

使用 Python 标准库中的 copy 模块可以创建深拷贝，这个模块为创建任意 Python 对象的浅拷贝和深拷贝提供了一个简单的接口。

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创建深拷贝

这次我们使用 deepcopy() 函数创建一个对象的深拷贝：

import copy
lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
new_list = copy.deepcopy(lst)

从图中可以看出 lst 和 new_list 中的子对象指向了不同的对象，如果对 lst 的子对象进行修改，将不会影响 new_list。

这一次，原始对象和复制对象都是完全独立的。如前面所说，递归克隆了 lst，包括它的所有子对象：

lst[0][0] = 'x'
print(lst)
print(new_list)

[['x', 2, 3], [4, 5, 6]]
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

copy 模块中的 copy.copy() 函数也可以创建对象的浅拷贝。使用 copy.copy() 可以明确地表示创建浅拷贝。对于内置集合，简单地使用 list、dict 和 set 等工厂函数来创建浅拷贝是更加 Pythonic 的。

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复制任意 Python 对象

copy.copy() 和 copy.deepcopy() 函数可用于复制任意对象。以前面的列表复制示例为基础。让我们从定义一个简单的 2D 点类开始：

class Point:
	def __init__(self, x, y):
		self.x = x
		self.y = y
	
	def __repr__(self):
		return f'Point({self.x!r}, {self.y!r})'

__repr__() 函数使我们可以轻松地在 Python 解释器中检查从这个类创建的对象。

接下来，我们将创建一个 Point 实例，然后使用 copy 模块复制（浅拷贝）它：

a = Point(23, 42)
b = copy.copy(a)
print(a is b)

False

a 和 b 分别指向了不同的 Point 实例。因为我们的 Point 对象使用不可变类型（int）作为其坐标，所以在这种情况下，浅拷贝和深拷贝没有区别。但我马上会展开这个例子。

接下来定义另一个类来表示 2D 矩形。矩形将使用 Point 对象来表示它们的坐标：

class Rectangle:
	def __init__(self, topleft, bottomright):
		self.topleft = topleft
		self.bottomright = bottomright

	def _repr__(self):
		return (f'Rectangle({self.topleft!r}, {self.bottomright!r})')

# 创建一个 Rectangle 实例的浅拷贝
rect = Rectangle(Point(0, 1), Point(5, 6))
shallow_rect = copy.copy(rect)

print(rect)
print(shallow_rect)
print(rect is shallow_rect)

Rectangle(Point(0, 1), Point(5, 6))
Rectangle(Point(0, 1), Point(5, 6))
False

跟前面 list 的例子一样，rect 和 shallow_rect 的子对象都有相同的引用。在对象层级中修改一个对象，将看到这个变化也反映在浅拷贝的副本中：

rect.topleft.x = 999
print(rect)
print(shallow_rect)

Rectangle(Point(999, 1), Point(5, 6))
Rectangle(Point(999, 1), Point(5, 6))

接下来创建 Rectangle 的深拷贝并对其进行修改：

deep_rect = copy.deepcopy(rect)
deep_rect.topleft.x = 222
print(rect)
print(shallow_rect)
print(deep_rect)

Rectangle(Point(999, 1), Point(5, 6))
Rectangle(Point(999, 1), Point(5, 6))
Rectangle(Point(222, 1), Point(5, 6))

可以看出，深拷贝完全独立于原始对象和浅拷贝对象。

参阅 copy 模块文档 可以对复制进行进一步的研究。例如，对象可以通过定义特殊的方法 __copy__() 和 __deepcopy__() 来控制如何复制它们。

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谨记三件事

• 创建对象的浅拷贝不会克隆子对象。因此，拷贝不会完全独立于原始对象。
• 一个对象的深拷贝会递归地克隆子对象。克隆对象完全独立于原始对象，但是创建深拷贝速度较慢。
• 可以使用 copy 模块复制任意对象（包括自定义类）。

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