python列表中的深浅copy

列表中的赋值和平常的赋值是不一样的，看下面的代码：

In [1]: a = 1

In [2]: b = a

In [3]: a
Out[3]: 1

In [4]: b
Out[4]: 1

In [5]: id(a)
Out[5]: 4452948992

In [6]: id(b)
Out[6]: 4452948992

In [7]: id(1)
Out[7]: 4452948992

In [8]: a = 4

In [9]: b
Out[9]: 1

In [10]: id(a)
Out[10]: 4452949088

In [11]: id(b)
Out[11]: 4452948992

In [12]: id(1)
Out[12]: 4452948992

在这段代码中，a = 1,a指向内存地址；b = a，b也指向内存地址1，所以当a指向内存地址4的时候，b的值不变，因为b指向的内存地址是1而不是a。

在列表中就不一样了,下面介绍列表的深浅copy

 

1.直接赋值

In [1]: li = [1,2,3]

In [2]: n = li

In [3]: li
Out[3]: [1, 2, 3]

In [4]: n
Out[4]: [1, 2, 3]

In [5]: li[0] = 'a'

In [6]: li
Out[6]: ['a', 2, 3]

In [7]: n
Out[7]: ['a', 2, 3]

In [8]: id(li)
Out[8]: 4342626376

In [9]: id(n)
Out[9]: 4342626376

In [10]: id([1,2,3])
Out[10]: 4440762824
 

可以看出，在列表中，n是指向了li的内存地址, 不是列表[1,2,3]了，所以li的值变化的话，n也跟着变化。可以想象成li和n都指向了一个水杯，水杯里有三块白糖，把其中一块换成了黑糖，
那不管是用li还是n,水杯里现在都是有两块白糖和一块黑糖。

2.浅copy

In [1]: li2 = [1,2,3,['alex',27]]

In [2]: n2 = li2.copy()

In [3]: li2
Out[3]: [1, 2, 3, ['alex', 27]]

In [4]: n2
Out[4]: [1, 2, 3, ['alex', 27]]

In [5]: id(li2),id(n2)
Out[6]: (4536317192, 4536271560)

In [6]: li2[0] = 'a'

In [7]: li2
Out[7]: ['a', 2, 3, ['alex', 27]]

In [8]: n2
Out[8]: [1, 2, 3, ['alex', 27]]

In [9]: id(li2[0]),id(n2[0])
Out[9]: (4509371784, 4506651648)

两个列表的内存地址(id)是不一样的，说明n2重新开辟了一片内存，所以当li2里面的元素改变后，n2里的元素并没有改变。

下面就不一样了

In [10]: li2[3][0] = '帅哥'

In [11]: li2
Out[11]: ['a', 2, 3, ['帅哥', 27]]

In [12]: n2
Out[12]: [1, 2, 3, ['帅哥', 27]]

In [13]: id(li2[3]),id(n2[3])
Out[13]: (4536316872, 4536316872)

In [15]: id(li2[3][0])
Out[15]: 4536362680    # 和li2[3]的内存地址不一样

li2[3]和n2[3]的内存地址是一样的，还是共享一个内存地址，所以一个跟着改变，另一个也会跟着变，要想解决这个问题就要用到深copy了

 

4.深copy(不太常用）

In [1]: import copy

In [2]: li3 = [1,2,3,['alex',27]]

In [3]: n3 = copy.deepcopy(li3)

In [4]: li3
Out[4]: [1, 2, 3, ['alex', 27]]

In [5]: n3
Out[5]: [1, 2, 3, ['alex', 27]]

In [6]: li3[3][0] = '帅哥'

In [7]: li3
Out[7]: [1, 2, 3, ['帅哥', 27]]

In [8]: n3
Out[8]: [1, 2, 3, ['alex', 27]]

可以看出，等于是完全copy了一份，除非特殊场景这个方法不常用，也不建议用，因为如果列表存的数据量特别大的话，这样深copy一份直接翻一倍，浪费空间。