Python对象的浅拷贝与深拷贝

Posted 2021-12-03 趣玩Python

在讲我们深浅拷贝之前，我们需要先区分一下拷贝和赋值的概念。看下面的例子

a = [1,2,3]

赋值：

b = a

拷贝：

b = a.copy()

上面的两行代码究竟有什么不同呢？带着这个问题，继续

看了上面这张图，相信大家已经对直接赋值和拷贝有了一个比较清楚的认识。

我们的深浅拷贝只是对于可变对象来讨论的。 不熟悉的朋友需要自己去了解可变对象与不可变对象哦。

1. 对象的嵌套引用

a = { "list": [1,2,3] }

上面的代码，在内存中是什么样子的呢？请看下图：

原来，在我们的嵌套对象中，子对象也是一个引用。

1. 浅拷贝

如上图所示，我们就可以很好的理解什么叫做浅拷贝了。

上面 的 a 和 c 是一个独立的对象，但他们的子对象还是指向统一对象

1.1 浅拷贝的方法

• .copy()

  a = {"list": [1,2,3] }
  b = a.copy()

• copy模块

  import copy
  a = {"list": [1,2,3] }
  b = copy.copy(a)

• 列表切片[:]

  a = [1,2,3,[1,2,3]]
  b = a[1:]

• for循环

  a = [1,2,3,[1,2,3]]
  b = []
  for i in a:
    b.append(i)

1.2 浅拷贝的影响

a = {"list":[1,2,3]}
b = a.copy()
a["list"].append(4)

print(a)
# {list: [1, 2, 3, 4]}

print(b)
# {list: [1, 2, 3, 4]}

在上面的例子中，我们明明只改变 a 的子对象，却发现 b 的子对象也跟着改变了。这样在我们的程序中也许会引发很多的BUG。

2. 深拷贝

上面我们知道了什么是浅拷贝，那我们的深拷贝就更好理解了。

import copy
a = {"list":[1,2,3]}
b = copy.deepcopy(a)
a["list"].append(4)

print(a)
# {list: [1, 2, 3, 4]}

print(b)
# {list: [1, 2, 3,]}

上面的例子中，我们再次修改 a 的子对象对 b 已经没有任何影响

3. 手动实现一个深拷贝

主要采用递归的方法解决问题。判断拷贝的每一项子对象是否为引用对象。如果是就采用递归的方式将子对象进行复制。

def deepcopy(instance):
    if isinstance(instance, dict):
        return {k:deepcopy(v) for k,v in instance.items() }

    elif isinstance(instance, list):
        return [deepcopy(x) for x in instance]

    else:
        return instance

a = {"list": [1,2,3]}
b = deepcopy(a)

print(a)
# {list: [1, 2, 3]}

print(b)
# {list: [1, 2, 3]}

a["list"].append(4)
print(a)
# {list: [1, 2, 3, 4]}

print(b)
# {list: [1, 2, 3]}

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