Python 引用、浅拷贝、深拷贝解析
引用
Python是动态数据类型的语言,故在对变量进行赋值时是不用制定变量类型的。
或者说,你可以把变量赋值的过程,当作是贴一个标签,去引用该数据。
看下面的例子:
In [54]: a=4
In [55]: b=a
In [56]: id(a)
Out[56]: 1652425264
In [57]: id(b)
Out[57]: 1652425264
可以看到,a与b志向了同一个地址。这便是引用
浅拷贝与深拷贝
先来看一个例子:
In [58]: import copy
In [59]: a=[1,2,3]
In [60]: b=copy.copy(a)
In [61]: c=copy.deepcopy(a)
上面便是调用了标准模块copy
,b浅拷贝了a,c深拷贝了a。
接下来,再看看3个变量的地址:
In [62]: id(a)
Out[62]: 2069478787912
In [63]: id(b)
Out[63]: 2069479182856
In [64]: id(c)
Out[64]: 2069479074568
可以看到,相对与引用,浅拷贝与深拷贝后,变量指向的地址都变了。那么,深拷贝与
浅拷贝之间到底有什么区别呢?咱们接下去分析结果:
In [65]: id(a[0])
Out[65]: 1652425168
In [66]: id(b[0])
Out[66]: 1652425168
In [67]: id(c[0])
Out[67]: 1652425168
这下明白了吧!对于一个列表里的元素,深拷贝和浅拷贝还是指向了原来的内存地址。
看到这里是不是会误以为它们两个没区别呢?好吧,再看看下面:
In [92]: a={'people':['brad','Alex'],'I':'xiaole'}
In [93]: b=copy.copy(a)
In [94]: c=copy.deepcopy(a)
In [95]: id(a['people'])
Out[95]: 2069478460104
In [96]: id(b['people'])
Out[96]: 2069478460104
In [97]: id(c['people'])
Out[97]: 2069479089608
可以看到,对于‘people’,浅拷贝还是指向了原来的内存地址。而深拷贝,
就是实实在在指向不同的地址,说白了就是把数据放在了不同的地方。
再说白了,浅拷贝就是在在内存中只额外创建第一层数据。
好吧,至此以为全都弄明白了,那请解释下下面的结果:
In [98]: id(a['I'])
Out[98]: 2069482265320
In [99]: id(b['I'])
Out[99]: 2069482265320
In [100]: id(c['I'])
Out[100]: 2069482265320
为何对于元素‘I’,又指向了同一个地址。说好的元素指向不同了呢?
想弄明白,看下面的重点提醒,并去琢磨下吧。
重点提醒!!!
对于数字和字符串,赋值、浅拷贝和深拷贝的值都指向同一个内存地址。
In [68]: a=3
In [69]: b=copy.copy(a)
In [70]: c=copy.deepcopy(a)
In [71]: id(a)
Out[71]: 1652425232
In [72]: id(b)
Out[72]: 1652425232
In [73]: id(c)
Out[73]: 1652425232
In [74]: a='brad'
In [75]: b=copy.copy(a)
In [76]: c=copy.deepcopy(a)
In [77]: id(a)
Out[77]: 2069482263528
In [78]: id(b)
Out[78]: 2069482263528
In [79]: id(c)
Out[79]: 2069482263528
说明:本人所用的解释器为Ipython
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