深浅copy

Posted 2023-05-07 ycmyay

深浅copy

　　先问问大家，什么是拷贝？拷贝是音译的词，其实他是从copy这个英文单词音译过来的，那什么是copy？ copy其实就是复制一份，也就是所谓的抄一份。深浅copy其实就是完全复制一份，和部分复制一份的意思。

1，先看赋值运算。

l1 = [1,2,3,[\'jason\',\'tony\']]
l2 = l1

l1[0] = 111
print(l1)  # [111, 2, 3, [\'jason\', \'tony\']]
print(l2)  # [111, 2, 3, [\'jason\', \'tony\']]

l1[3][0] = \'kevin\'
print(l1)  # [111, 2, 3, [\'kevin\', \'tony\']]
print(l2)  # [111, 2, 3, [\'kevin\', \'tony\']]

对于赋值运算来说，l1与l2指向的是同一个内存地址，所以他们是完全一样的，在举个例子，比如张三李四合租在一起，那么对于客厅来说，他们是公用的，张三可以用，李四也可以用，但是突然有一天张三把客厅的的电视换成投影了，那么李四使用客厅时，想看电视没有了，而是投影了，对吧？l1,l2指向的是同一个列表，任何一个变量对列表进行改变，剩下那个变量在使用列表之后，这个列表就是发生改变之后的列表。

2，浅拷贝copy。

#同一代码块下：
l1 = [1, \'jason\', True, (1,2,3), [22, 33]]
l2 = l1.copy()
print(id(l1), id(l2))  # 2713214468360 2713214524680
print(id(l1[-2]), id(l2[-2]))  # 2547618888008 2547618888008
print(id(l1[-1]),id(l2[-1]))  # 2547620322952 2547620322952

# 不同代码块下：
>>> l1 = [1, \'jason\', True, (1, 2, 3), [22, 33]]
>>> l2 = l1.copy()
>>> print(id(l1), id(l2))
1477183162120 1477183162696
>>> print(id(l1[-2]), id(l2[-2]))
1477181814032 1477181814032
>>> print(id(l1[-1]), id(l2[-1]))
1477183162504 1477183162504

对于浅copy来说，只是在内存中重新创建了开辟了一个空间存放一个新列表，但是新列表中的元素与原列表中的元素是公用的。

3，深拷贝deepcopy。

# 同一代码块下
import copy
l1 = [1, \'jason\', True, (1,2,3), [22, 33]]
l2 = copy.deepcopy(l1)
print(id(l1), id(l2))  # 2788324482440 2788324483016
print(id(l1[0]),id(l2[0]))  # 1470562768 1470562768
print(id(l1[-1]),id(l2[-1]))  # 2788324482632 2788324482696
print(id(l1[-2]),id(l2[-2]))  # 2788323047752 2788323047752

# 不同代码块下
>>> import copy
>>> l1 = [1, \'jason\', True, (1, 2, 3), [22, 33]]
>>> l2 = copy.deepcopy(l1)
>>> print(id(l1), id(l2))
1477183162824 1477183162632
>>> print(id(0), id(0))
1470562736 1470562736
>>> print(id(-2), id(-2))
1470562672 1470562672
>>> print(id(l1[-1]), id(l2[-1]))
1477183162120 1477183162312

对于深copy来说，列表是在内存中重新创建的，列表中可变的数据类型是重新创建的，列表中的不可变的数据类型是公用的。

l1 = [1, 2, 3, 4, [\'alex\']]
l2 = l1[::]
l1[-1].append(666)
print(l2)

Python的深浅copy

27.简述Python的深浅拷贝以及应用场景？

深浅拷贝的原理

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深浅拷贝用法来自copy模块。

导入模块：import copy

浅拷贝：copy.copy

深拷贝：copy.deepcopy

字面理解：浅拷贝指仅仅拷贝数据集合的第一层数据，深拷贝指拷贝数据集合的所有层。所以对于只有一层的数据集合来说深浅拷贝的意义是一样的，比如字符串，数字，还有仅仅一层的字典、列表、元祖等.

对于以下数据深浅拷贝的意义是一样的（因为数据类型中只有一层）：

name = \'beijing\'   #字符串
age = 12  #数字
list1 = [1,2,3,4]  #列表
dic1 = {\'name\':\'beijing\',\'age\':20}  #字典

 

从内存地址来理解深浅拷贝:

深浅拷贝：

　　字符串，数字的深浅拷贝

>>> import copy
>>> name="hahah"   #字符串
>>> name1=copy.copy(name)
>>>
>>> name2=copy.deepcopy(name)
>>> print(id(name),id(name1),id(name2))
11577192 11577192 11577192


>>> sum=111   #数字
>>> sum1=copy.copy(sum)
>>>
>>> sum2=copy.deepcopy(sum)
>>> print(id(sum),id(sum1),id(sum2))
503865568 503865568 503865568

如上图，对于数字和字符串的深浅拷贝都只是将变量的索引指向了原来的内存地址，例如在sum,sum1,sum2三个变量中，无论修改任意其中一个变量，只是将其指向了另一个内存地址，其他两个变量不会变，字符串同理。因此，对于 数字 和 字符串 而言，赋值、浅拷贝和深拷贝无意义，因为其永远指向同一个内存地址。

　　字典（列表）的深浅拷贝

　　赋值：

import copy
n1 = {\'k1\':\'wu\',\'k2\':123,\'k3\':[\'alex\',678]}
n2 = n1

　　浅拷贝：

import copy
n1 = {\'k1\':\'wu\',\'k2\':123,\'k3\':[\'alex\',678]}
n3 = copy.copy(n1)

　　深拷贝：

import copy
n1 = {\'k1\':\'wu\',\'k2\':123,\'k3\':[\'alex\',678]}
n4 = copy.deepcopy(n1)

 

 

深浅拷贝的应用场景

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　　比如在CMDB系统中，我们定义了一个报警模版call给所有的服务器使用，此时有一批特殊应用的服务器需要不通的报警参数，我们既不想单独新建模版来一个一个添加报警参数，又不想修改默认模版而影响其他机器的报警阈值。此时我们就需要用深拷贝来完成。示例如下：

　　默认模版：

call = {
    \'cpu\':80,
    \'mem\':80,
    \'disk\':80
}

此时的特殊模版需求是cpu报警阀值要改成75，而不影响默认模版使用

代码如下：

import copy
#默认模版
call = {
    \'cpu\':[80,],
    \'mem\':[80,],
    \'disk\':[80,]
}

#新模板
new_call = copy.deepcopy(call)
#修改新模版
new_call[\'cpu\'] = 75
#查看新旧模版的值
print(\'新的模版为：%s\' %(new_call))
print(\'默认模版为：%s\' %(call))

#打印结果：
#新的模版为：{\'mem\': 80, \'disk\': 80, \'cpu\': 75}
#默认模版为：{\'mem\': 80, \'disk\': 80, \'cpu\': 80}

#上面的代码显示我们只改了新的模版，而默认模版并没有修改，并且我们用了copy而不是单独新建模版。

假设我们用浅copy来做结果是这样的：

import copy
#默认模版
call = {
    \'cpu\':[80,],
    \'mem\':[80,],
    \'disk\':[80,]
}

#新模板
new_call = copy.copy(call)
#修改新模版
new_call[\'cpu\'] = 75
#查看新旧模版的值
print(\'新的模版为：%s\' %(new_call))
print(\'默认模版为：%s\' %(call))
#打印的结果：
#新的模版为：{\'mem\': [80], \'disk\': [80], \'cpu\': [75]}
#默认模版为：{\'mem\': [80], \'disk\': [80], \'cpu\': [75]}

#默认模版和新模版都被修改了，显然这不是我们要的结果

分析原因：深拷贝的时候python将字典的所有数据在内存中新建了一份，所以如果你修改新的模版的时候老模版不会变。相反，在浅copy 的时候，python仅仅将最外层的内容在内存中新建了一份出来，字典第二层的列表并没有在内存中新建，所以你修改了新模版，默认模版也被修改了。

 

本文转载自：https://www.cnblogs.com/zhuifeng-mayi/p/9179647.html