Python底层｜赋值 浅拷贝 深拷贝

参考

python中的深拷贝和浅拷贝问题
python的复制，深拷贝和浅拷贝的区别

结论

总体来说，赋值只是增加了一个对象的引用，它们指向内存中的同一个对象；浅拷贝会开辟新内存将对象拷贝一份，但是不会拷贝子对象；深拷贝会开辟新内存将对象拷贝后，连带子对象也拷贝，与原对象完全独立。

示意图

python赋值、浅拷贝、深拷贝.jpg

代码示意

1、赋值

>>> a = [1,2,3,[4,5]]
>>> b = a              # 通常的赋值操作
>>> a      
[1, 2, 3, [4, 5]]
>>> b
[1, 2, 3, [4, 5]]
>>> b[0] = 111         # 将b[0]由1变为111
>>> a                  # 结果显示a[0]和b[0]一起都改变了
[111, 2, 3, [4, 5]]
>>> b
[111, 2, 3, [4, 5]]
>>> b[3][1] = 444      # 将b[3][1]由5变为444
>>> a
[111, 2, 3, [4, 444]]  # 结果依然是a[3][1]和b[3][1]一起都改变了
>>> b
[111, 2, 3, [4, 444]]

从上述代码中可以看出：这里只是传递对象的引用而已，a和b指向的是同一个对象。原始列表改变，被赋值的b也会做相同的改变。

2、浅拷贝

>>> import copy
>>> a = [1,2,3,[4,5]]
>>> b = copy.copy(a)# b为a的浅拷贝
>>> a
[1, 2, 3, [4, 5]]
>>> b
[1, 2, 3, [4, 5]]
>>> b[0]=111        # 将b[0]由1变为111
>>> a               # 结果显示a[0]并没有变，但b[0]变成了111
[1, 2, 3, [4, 5]]
>>> b
[111, 2, 3, [4, 5]]
>>> b[3][1]=444     # 将b[3][1]由5变为444
>>> a               # 结果显示a[3][1]和b[3][1]都变了
[1, 2, 3, [4, 444]]
>>> b
[111, 2, 3, [4, 444]]

从上述代码中可以看出：b指向的是a的浅拷贝对象，没有拷贝子对象，所以a和b的子对象是相同的引用。如果我们改变b中的对象，对a不会造成影响；如果改变了b的子对象，则a和b对应的子对象都会改变。

3、深拷贝

>>> import copy
>>> a = [1,2,3,[4,5]]
>>> b = copy.deepcopy(a)# b为a的深拷贝
>>> a
[1, 2, 3, [4, 5]]
>>> b
[1, 2, 3, [4, 5]]
>>> b[0]=111            # 将b[0]由1变为111
>>> a                   # 结果显示a[0]没有变，b[0]变为111，与浅拷贝结果一样
[1, 2, 3, [4, 5]]
>>> b
[111, 2, 3, [4, 5]]
>>> b[3][1]=444         # 将b[3][1]由5变为444
>>> a                   # 结果显示a[3][1]没变，b[3][1]都变为444，与浅拷贝结果不一样
[1, 2, 3, [4, 5]]
>>> b 
[111, 2, 3, [4, 444]]

从上述代码可以看出：两个对象 a 和 b 相互独立。b指向a的深拷贝对象，包含a中的子对象的拷贝，所以对b进行改变不会造成a中任何元素的改变。

结尾

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