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直接赋值, 深拷贝和浅拷贝

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Leetao
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发布于: 2020 年 07 月 09 日
直接赋值,深拷贝和浅拷贝

直接赋值: 对象的引用,也就是给对象起别名

浅拷贝: 拷贝父对象,但是不会拷贝对象的内部的子对象。

深拷贝: 拷贝父对象. 以及其内部的子对象



在之前的文章中,提到可变对象和不可变对象,接下来也是以这两者的区别进行展开



直接赋值



对于可变对象和不可变对象,将一个变量直接赋值给另外一个变量,两者 id 值一致,其实本质上是将变量量绑定到对象的过程.



>>> a=1
>>> b=a
>>> id(a) == id(b)
True
>>> c="string"
>>> d=c
>>> id(c) == id(d)
True
>>> e=[1,2,3]
>>> f=e
>>> id(e)==id(f)
True



关于修改新变量的值,对原有变量会产生的影响,在可变对象和不可变对象 中也做了讲述,这里通过几个例子,重新温习一下



不可变对象



>>> x=1
>>> y=x
>>> id(x)==id(y)
True
>>> id(1)==id(y)
True
>>>>>> id(x)
1500143776
>>> y=y+1
>>> y
2
>>> x
1
>>> id(x)==id(y)
False
>>> id(y)
1500143808
>>> id(x)
1500143776



对于不可变对象,修改赋值后的新变量,不会对原有变量造成任何影响.为什么出现这种现象呢?因为不可变对象一旦创建之后就不允许被改变.后面对 y 进行的操作,其实是重新创建一个对象并绑定的结果:





可变对象



>>> m=[1,2,3]
>>> n=m
>>> id(n)==id(m)
True
>>> id(m)
1772066764488
>>> id(n[0])
1772066764656
>>> n[0]=4
>>> n
[4, 2, 3]
>>> m
[4, 2, 3]
>>> id(n)==id(m)
True
>>> id(m)
1772066764488



对于可变对象,修改赋值后的变量,会对原有的变量造成影响,会导致其 value 值的改变,但是其 id 值保持不变





从上图不难看出,这个时候的 id(n[0]) 的值,和未修改前的 id值应该不一样,可以输出看一下



>>>id(n[0])
1772066764752 # 最初没有修改前是 1772066764656



n[0] 修改前后为什么 id 值出现改变呢? 首先需要明确一点 n[0] 绑定的是一个不可变对象,在文章的最初提到,不可变对象一旦创建就不允许修改.显然对 n[0] 进行修改,不能在绑定对象的内存上进行修改,那如何实现重新赋值呢?只能创建一个新的对象 4 ,然后将 n[0] 绑定到新的对象



浅拷贝和深拷贝



先看一下官方文档的定义



>The difference between shallow and deep copying is only relevant for compound objects (objects that contain other objects, like lists or

class instances).

A shallow copy constructs a new compound object and then (to the

extent possible) inserts the same objects into it that the

original contains.

A deep copy constructs a new compound object and then, recursively,inserts copies into it of the objects found in the original.



从文档中不难看出,上面提到深拷贝和浅拷贝两者区别在于在复合对象,那接下来也只讨论复合对象.



浅拷贝



注意到官方文档也提到对浅拷贝和深拷贝的定义,从上文中不难看出,浅拷贝构建一个复合对象,然后将原有复合对象包含的对象插入到新的复合对象中





从上图不难看出,浅拷贝后,新复合对象包含的对象(可变或者不可变)的 id 值和原有对象包含的对象的 id 值相同



看一下具体例子:



>>> import copy
>>> a=[1,2,[3,4]]
>>> b=copy.copy(a)
>>> id(b[0])==id(a[0])
True
>>> id(b[2])==id(a[2])
True
>>> id(b[2][0])==id(a[2][0])
True



现在让我们试着修改一下浅拷贝后的 b 的值,在修改前,可以先思考一下,如果修改 b[0] 可能会发生什么?



由于 b[0] = 1,很显然 1 属于不可变对象,那么根据对不可变变量修改的规则,则 b[0] 会绑定到新的变量上,而 a[0] 的由于没有修改,则保持不变,真的是这样吗?让我们验证一下



>>> b[0]=5
>>> b
[5, 2, [3, 4]]
>>> a
[1, 2, [3, 4]]



接下来我们要尝试修改一下 b[2],由于 b[2] 绑定的对象是 list,属于可变对象,按照上面说的可变对象修改的规则,则修改后的 b[2]id 值保持不变,但是其 value 值会发生改变. 同样的让我们通过例子验证一下



>>> id(b[2])
4300618568
>>> b[2][0]=6
>>> id(b[2])
4300618568
>>> b
[5, 2, [6, 4]]
>>> a
[1, 2, [6, 4]]

由于 b[2]a[2] 绑定同一个可变对象,很显然对 b[2] 的修改同样会映射到 a[2]



深拷贝



深拷贝构建一个复合对象,然后递归的将原有复合包含的对象的副本插入到新的复合对象中





若上图所示,深拷贝后,新的复合对象包含的对象,若对象为不可变对象,则 id 值保持不变,若对象为可变对象,则 id 值发生改变



看一个例子:



>>> import copy
>>> a=[1,2,[3,4]]
>>> b=copy.deepcopy(a)
>>> id(b[0])==id(a[0])
True
>>> id(b[2])==id(a[0])
False
>>> id(b[2][0])==id(a[2][0])
True



接下来让我们修改一下变量 b,这里就不在修改不可变对象 b[0]b[1] 了,因为结果很明显,对 a 不会产生任何影响,我们来修改 b[2],那么修改 b[2] 会对 a[2] 产生影响吗?很明显答案是不会,因为深拷贝就相当于克隆出了一个全新的个体,两者不再有任何关系



>>> b[2][0]=5
>>> b
[1, 2, [5, 4]]
>>> a
[1, 2, [3, 4]]



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一个喜欢瞎折腾的程序员 2018.11.09 加入

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