李文轩 2019-08-17
声明：这是本人学习极客时间的Python核心技术与实战的笔记，有侵权请联系我。
- ' == ' VS ' is '
- 浅拷贝(shallow copy)与深拷贝(deep copy)
' == ' VS ' is '
==和is 都是Python中对象比较常用的两种方式。== 操作符会比较两个变量的值是否相等；而 is 操作符则会比较两个对象的 ID 是否相等。（Python 中，可以通过 id(object) 的函数获得每个对象的身份标识。）
例子：
# 整数作为例子的对象比较
a = 10
b = 10
a == b
# 输出 # True
id(a)
4427562448
id(b)
4427562448
a is b
# 输出 # True
在整数变量的比较中，如果两个值相同的变量在[-5, 256] 的范围外的话，==会依旧返回True，因为值是相同的。is 不会返回True，因为在[-5, 256]范围外的整数，不管如何，Python都会分别为值一样的整数开辟一段新的内存。范围内的整数则是用数组维持，作为缓存使用；所以在范围内的整数都不会重新开辟一块新的内存空间。
例子：
# [-5, 256] 范围外的整数比较
a = 257
b = 257
a == b
# 输出 # True
id(a)
4473417552
id(b)
4473417584
a is b
# 输出 # False
is 不可以被重载，而== 可以。重载==的方法是重载对象的__eq__ 函数。例如，对于列表，__eq__ 函数会去遍历列表中的元素，比较它们的顺序和值是否相等。
对于不可变（immutable）的变量，== 或者 is 的结果不是一直不变的。下面的例子中，元组是不可变，但元组中的列表却是可变的。如果改变了元组中的列表，元组自身也会发生改变；即前后的比较结果不一定相同。
例子：
# 包含可变变量的不可变变量比较
t1 = (1, 2, [3, 4])
t2 = (1, 2, [3, 4])
t1 == t2
True
t1[-1].append(5)
t1 == t2
False
浅拷贝与深拷贝
浅拷贝是指，重新分配一块内存，创建一个新的对象，里面的元素是原对象中子对象的引用。
列表和集合例子：
# 浅拷贝的操作（列表）
l1 = [1, 2, 3]
l2 = list(l1)
# 如果是序列，切片也能达成：l2 = l1[:]
# copy.copy()函数也可以：l2 = copy.copy(l1)
l2
# 输出 # [1, 2, 3]
l1 == l2
# 输出 # True
l1 is l2
# 输出 # False
# 两个不同的对象，在两个不同的地址
# 浅拷贝的操作（集合）
s1 = set([1, 2, 3])
s2 = set(s1)
s2
# 输出 # {1, 2, 3}
s1 == s2
# 输出 # True
s1 is s2
# 输出 # False
# 两个不同的对象，在两个不同的地址
元组例子：
# 浅拷贝的操作（元组）
t1 = (1, 2, 3)
t2 = tuple(t1)
t1 == t2
# 输出 # True
t1 is t2
# 输出 # True
# 对于元组和字典，使用函数或者切片并不能创建一份浅拷贝；
# 它只会返回一个指向相同元组的引用
对于原对象中的不可变元素，浅拷贝是没有问题的。对于原对象中的可变元素，在改变原对象的这些元素时，拷贝对象的元素也会跟着改变。
# 浅拷贝中的可变与不可变变量
l1 = [[1, 2], (30, 40)]
l2 = list(l1)
l1.append(100)
l1[0].append(3)
l1
# 输出 # [[1, 2，3], (30, 40)， 100]
l2
# 输出 # [[1, 2，3], (30, 40)]
# 即使 l1 与 l2 是两个不同的对象，
# 可是第一个元素（列表）是指向同一个地址的同一个对象，
# 所以在改变 l1[0] 时，也会改变 l2[0]
l1[1] += (50, 60)
l1
# 输出 # [[1, 2，3], (30, 40, 50, 60)， 100]
l2
# 输出 # [[1, 2，3], (30, 40)]
# 元组是不可变的对象，所以为 l1[1] 增加整数时
# 实际上是生成了一个新的元组来替换 l1[1]
# l2[1] 不会改变，l1[1] 和 l2[1] 指向了不同的对象。
深拷贝是指，重新分配一块内存，创建一个新的对象，并且将原来对象中的元素以递归的方式，通过创建新的子对象拷贝到新对象中。自此，新对象和原对象没有任何关联。
#深拷贝的例子
import copy
l1 = [[1, 2], (30, 40)]
l2 = copy.deepcopy(l1)
l1.append(100)
l1[0].append(3)
l1
# 输出 # [[1, 2, 3], (30, 40), 100]
l2
# 输出 # [[1, 2], (30, 40)]
在使用深拷贝时，如果被拷贝对象中存在指向自身的引用，程序会容易地陷入无限循环：
# 深拷贝的无限循环
import copy
x = [1]
x.append(x)
x
[1, [...]]
y = copy.deepcopy(x)
y
[1, [...]]
# 列表 x 中有指向自身的引用
# x 是一个无限嵌套的列表
# 但是深度拷贝后，并没有发生 stack overflow 的现象
# 原因是 deepcopy 函数中会维护一个字典，记录已拷贝的对象与其ID
# 在拷贝过程中，如果字典力已存在将要拷贝的对象，则会从字典直接返回。
# 这个方法有效提高拷贝效率以及防止无限递归的发生。