Python类的浅拷贝与深拷贝总结

目录

一、浅拷贝

二、深拷贝

三、举例

四、总结

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一、浅拷贝

浅拷贝指拷贝的程度较浅，新数据只拷贝原数据的首地址，新数据和原数据所指向的首地址互不干涉，但两个首地址都指向同一个子地址。

特点：①新数据如果修改首地址中的内容，不会影响原地址的中的内容；新数据如果修改子地址中的内容，会影响原地址的中的内容。②浅拷贝耗时短，占用内存少。

二、深拷贝

深拷贝指拷贝的程度较深，新数据不仅拷贝原数据的首地址，也拷贝原数据的首地址所指向的子地址，新数据和原数据所指向的首地址互不干涉，两个首地址指向的子地址也互不干涉。

特点：新数据如果修改首地址中的内容，不会影响原地址的中的内容；新数据如果修改子地址中的内容，也不会影响原地址的中的内容。②深拷贝耗时长，占用内存多。

三、举例

下面使用可视化工具“Python Tutor”为大家展示深、浅拷贝的区别（工具链接在文章最后）

图1-4为lst、lst2、lst3、lst4的指向示意图

 图1 lst指向示意图

  图2 lst2指向示意图

 

  图3 lst3指向示意图

 

  图4 lst4指向示意图

图5-7为直接赋值、浅拷贝、深拷贝改变内容的结果对比图

 图5 直接赋值改变内容的结果对比图

  图6 浅拷贝改变内容的结果对比图

   图7 深拷贝改变内容的结果对比图

四、总结

       深浅拷贝只针对于可变对象，对于不可变对象（整数、元组……）不管是深浅拷贝都不会使其内、外层地址改变。对于可变对象（集合、列表……），浅拷贝只改变最外层地址，内层地址不改变；深拷贝内外层地址都会改变。

       深拷贝的新数据如果修改首地址中的内容，不会影响原地址的中的内容；新数据如果修改子地址中的内容，也不会影响原地址的中的内容。浅拷贝的新数据如果修改子地址中的内容，会影响原地址的中的内容。

（附Python Tutor链接：https://pythontutor.com 或直接点击Python Tutor code visualizer: Visualize code in Python, JavaScript, C, C++, and Java)