图解Python中深浅拷贝

在工作中，常涉及到数据的传递，在数据传递使用过程中，可能会发生数据被修改的问题。为了防止数据被修改，就需要在传递一个副本，即使副本被修改，也不会影响原数据的使用。为了生成这个副本，就产生了拷贝。今天就说一下Python中的深浅拷贝问题。

一、深浅copy

1.  赋值运算

1. l1 = [1, 2, 3, [22, 33]]
2. l2 = l1
3. l1.append(666)
4. print(l1)  # [1, 2, 3, [22, 33], 666]
5. print(l2)  # [1, 2, 3, [22, 33], 666]

图解：

注意：l2 = l1是一个指向，是赋值，和深浅copy无关。

2.  浅copy

其实列表是一个一个的槽位，每个槽位存储的是该对象的内存地址

1. #例1. 给大列表添加元素
2. l1 = [1, 2, 3, [22, 33]]
3. l2 = l1.copy()
4. # 或者下面这种方式，也是浅copy
5. # import copy
6. # l2 = copy.copy(l1)
7. l1.append(666)
8. print(l1)  # [1, 2, 3, [22, 33], 666]
9. print(l2)  # [1, 2, 3, [22, 33]]
10. #例2. 给小列表添加元素
11. l1 = [1, 2, 3, [22, 33]]
12. l2 = l1.copy()
13. l1[-1].append(666)
14. print(l1)  # [1, 2, 3, [22, 33, 666]]
15. print(l2)  # [1, 2, 3, [22, 33, 666]]、
16. 例3. 将l1列表中第一个元素改为6
17. l1 = [1, 2, 3, [22, 33]]
18. l2 = l1.copy()
19. l1[0] = 6
20. print(l1)  # [6, 2, 3, [22, 33]]
21. print(l2)  # [1, 2, 3, [22, 33]]

图解：

例1

例2

例3

小结：

浅copy：会在内存中新开辟一个空间，存放这个copy的列表，但是列表里面的内容还是沿用之前对象的内存地址。

3.  深copy

1. import copy
2. l1 = [1, 2, 3, [22, 33]]
3. l2 = copy.deepcopy(l1)
4. l1.append(666)
5. print(l1)  # [1, 2, 3, [22, 33], 666]
6. print(l2)  # [1, 2, 3, [22, 33]]

图解：

本质如下图：

但是python对深copy做了一个优化，将可变的数据类型在内存中重新创建一份，而不可变的数据类型则沿用之前的，所以内存中是下面这样的：

小结：

深copy：会在内存中开辟新空间，将原列表以及列表里面的可变数据类型重新创建一份，不可变数据类型则沿用之前的。

为什么Python默认的拷贝方式是浅拷贝？

• 时间角度：浅拷贝花费时间更少。
• 空间角度：浅拷贝花费内存更少。
• 效率角度：浅拷贝只拷贝顶层数据，一般情况下比深拷贝效率高。

总结：

• 不可变对象在赋值时会开辟新空间。
• 可变对象在赋值时，修改一个的值，另一个也会发生改变。
• 深、浅拷贝对不可变对象拷贝时，不开辟新空间，相当于赋值操作。
• 浅拷贝在拷贝时，只拷贝第一层中的引用，如果元素是可变对象，并且被修改，那么拷贝的对象也会发生变化。
• 深拷贝在拷贝时，会逐层进行拷贝，直到所有的引用都是不可变对象为止。
• Python 有多种方式实现浅拷贝，copy模块的copy 函数 ，对象的 copy 函数 ，工厂方法，切片等。
• 大多数情况下，编写程序时，都是使用浅拷贝，除非有特定的需求。
• 浅拷贝的优点：拷贝速度快，占用空间少，拷贝效率高。

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