彻底讲明白浅拷贝与深拷贝

Posted 2023-03-20

参考技术A

数据分为基本数据类型(String, Number, Boolean, Null, Undefined，Symbol)和对象数据类型。

1、基本数据类型的特点：直接存储在栈(stack)中的数据

2、引用数据类型的特点： 存储的是该对象在栈中引用，真实的数据存放在堆内存里

引用数据类型在栈中存储了指针，该指针指向堆中该实体的起始地址。当解释器寻找引用值时，会首先检索其在栈中的地址，取得地址后从堆中获得实体。

深拷贝和浅拷贝是只针对Object和Array这样的引用数据类型的 。

深拷贝和浅拷贝的示意图大致如下：

浅拷贝只复制指向某个对象的指针，而不复制对象本身，新旧对象还是共享同一块内存。但深拷贝会另外创造一个一模一样的对象，新对象跟原对象不共享内存，修改新对象不会改到原对象。

当我们把一个对象赋值给一个新的变量时， 赋的其实是该对象的在栈中的地址，而不是堆中的数据 。也就是两个对象指向的是同一个存储空间，无论哪个对象发生改变，其实都是改变的存储空间的内容，因此，两个对象是联动的。

浅拷贝是按位拷贝对象， 它会创建一个新对象 ，这个对象有着原始对象属性值的一份精确拷贝。如果属性是基本类型，拷贝的就是基本类型的值；如果属性是内存地址（引用类型），拷贝的就是内存地址 ，因此如果其中一个对象改变了这个地址，就会影响到另一个对象。即默认拷贝构造函数只是对对象进行浅拷贝复制(逐个成员依次拷贝)，即只复制对象空间而不复制资源。

我们先来看两个例子，对比赋值与浅拷贝会对原对象带来哪些改变？

上面例子中，obj1是原始数据，obj2是赋值操作得到，而obj3浅拷贝得到。我们可以很清晰看到对原始数据的影响，具体请看下表：

Object.assign() 方法可以把任意多个的源对象自身的可枚举属性拷贝给目标对象，然后返回目标对象。但是 Object.assign() 进行的是浅拷贝，拷贝的是对象的属性的引用，而不是对象本身。

注意：当object只有一层的时候，是深拷贝

修改新对象会改到原对象：

同样修改新对象会改到原对象：

关于Array的slice和concat方法的补充说明：Array的slice和concat方法不修改原数组，只会返回一个浅复制了原数组中的元素的一个新数组。

原数组的元素会按照下述规则拷贝：

可能这段话晦涩难懂，我们举个例子，将上面的例子小作修改：

原理： 用JSON.stringify将对象转成JSON字符串，再用JSON.parse()把字符串解析成对象，一去一来，新的对象产生了，而且对象会开辟新的栈，实现深拷贝。

这种方法虽然可以实现数组或对象深拷贝，但不能处理函数。

这是因为 JSON.stringify() 方法是将一个javascript值(对象或者数组)转换为一个 JSON字符串，不能接受函数。

递归方法实现深度克隆原理： 遍历对象、数组直到里边都是基本数据类型，然后再去复制，就是深度拷贝。

该函数库也有提供 _.cloneDeep 用来做 Deep Copy。

阅读原文

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python list.copy浅拷贝与深拷贝[重复]

【中文标题】python list.copy浅拷贝与深拷贝[重复]

【英文标题】：python list.copy shallow vs deep copy [duplicate]

【发布时间】：2017-10-14 11:58:54

【问题描述】：

也许我不明白浅拷贝的定义……但我很困惑：

来自文档：

其中“s”是一个列表（但同样的问题分别适用于字典）。

"s.copy() | 创建 s 的浅拷贝（与 s[:] 相同）"

除了我认为s[:] 是一个深拷贝。例如，请参阅this stack overflow answer 了解如何复制列表（不只是指向原始版本）。并且使用 list1.copy() 似乎可以进行深层复制，也就是与 [:]

相同的行为

l1 = [1,2,3,4]
l2 = l1[:]
l3 = l1.copy()



l2.append(5)
l3[0] = 99
print(l1)
print(l2)
print(l3)
>> [1,2,3,4]
>> [1,2,3,4,5]
>> [99,2,3,4]

看起来l1、l2 和l3 都是单独的 对象。我错过了什么？

【问题讨论】：

...如果我将 l1 更改为数字列表列表，我仍然会得到相同的结果 - l1.copy() 似乎创建了一个单独的对象

没有。这些都是浅拷贝。该问题的区别在于单纯的分配（根本不复制）和复制（浅的）

@juanpa.arrivillaga, Ahhhh 好的，我明白了。

@RSHAP 你可以用is 测试深度相等，用== 测试浅相等。在这里，深层平等意味着浅层平等。 （l1 is l2 仅是 True，如果两个引用都指向同一个对象，而 l1 == l2 是 True，当 l1 和 l2 的所有值都相等时）

【参考方案1】：

您只是误解了在这种情况下“浅”和“深”的含义。

浅拷贝只是顶层元素的拷贝。如果这些元素中的任何一个本身就是列表，则副本仍将引用原始列表。 l1[:] 和 l1.copy() 都是这样做的。

深拷贝是所有级别的拷贝。如果任何元素是列表，它们也将被深度复制。不会共享任何参考。这就是copy.deepcopy() 所做的。

【参考方案2】：

浅拷贝意味着新列表包含对与旧列表相同的对象的引用。

例如：

foo = [1, 2, []]
bar = foo.copy()
bar[-1].append(3)
print(foo)

我们将看到bar 中对象的突变也会“污染”foo。

如果我们使用深拷贝重做这个例子，情况就不同了：

import copy
foo = [1, 2, []]
bar = copy.deepcopy(foo)
bar[-1].append(3)
print(foo)

这是因为深拷贝会创建列表的新（深拷贝），而不是仅仅复制对旧列表的引用。