Python的深、浅拷贝到底是怎么回事?一篇解决问题
嗨害大家好鸭!我是小熊猫~

一、赋值
Python中,
对象的赋值都是进行对象引用(内存地址)传递,
赋值(=),
就是创建了对象的一个新的引用,
修改其中任意一个变量都会影响到另一个
will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = will #python学习交流裙:660193417
print('will>>', will, id(will))
print('wilber>>', wilber, id(wilber))
print('will的各个元素id>>', [id(ele) for ele in will])
print('wilber的各个元素id>>',[id(ele) for ele in wilber])
print('---'*30)
will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print('will>>', will, id(will))
print('wilber>>', wilber, id(wilber))
print('will的各个元素id>>', [id(ele) for ele in will])
print('wilber的各个元素id>>',[id(ele) for ele in wilber])
#输出为
will>> ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']] 43988040
wilber>> ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']] 43988040
will的各个元素id>> [31326928, 493056320, 43988808]
wilber的各个元素id>> [31326928, 493056320, 43988808]
------------------------------------------------------------------------------------------
will>> ['Wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']] 43988040
wilber>> ['Wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']] 43988040
will的各个元素id>> [44016672, 493056320, 43988808]
wilber的各个元素id>> [44016672, 493056320, 43988808]
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二、浅拷贝
浅拷贝会创建一个新的对象,
这个例子中”wilber is not will”但是,
对于对象中的元素,
浅拷贝就只会使用原始元素的引用(内存地址),
也就是说”wilber[i] is will[i]”
当对will进行修改的时候:
由于list的第一个元素是不可变类型,
所以will对应的list的第一个元素会使用一个新的对象39758496;
但是list的第三个元素是一个可变类型,
修改操作不会产生新的对象,所以will的修改结果会相应的反应到wilber上
浅拷贝:
创建一个新的对象,
但它包含的是对原始对象中包含项的引用
(如果用引用的方式修改其中一个对象,另外一个也会修改改变)
{1,完全切片方法;2,工厂函数,如list();3,copy模块的copy()函数}
切片也是浅拷贝
import copy
will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = copy.copy(will)
print('will>> ', will, id(will))
print('wilber>> ', wilber, id(wilber))
print('will的各个元素id>> ', [id(ele) for ele in will])
print('wilber的各个元素id>>',[id(ele) for ele in wilber])
print('---'*30)
will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print('will>> ', will, id(will))
print('wilber>> ', wilber, id(wilber))
print('will的各个元素id>> ', [id(ele) for ele in will])
print('wilber的各个元素id>>',[id(ele) for ele in wilber])#输出为
will>> ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']] 43862024
wilber>> ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']] 43861896
will的各个元素id>> [31261392, 493056320, 43862088]
wilber的各个元素id>> [31261392, 493056320, 43862088]
------------------------------------------------------------------------------------------
will>> ['Wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']] 43862024
wilber>> ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']] 43861896
will的各个元素id>> [43886384, 493056320, 43862088]
wilber的各个元素id>> [31261392, 493056320, 43862088]

三、深拷贝
跟浅拷贝类似,深拷贝也会创建一个新的对象,
这个例子中”wilber is not will” 但是,
对于对象中的元素,
深拷贝都会重新生成一份(有特殊情况,下面会说明),
而不是简单的使用原始元素的引用(内存地址)
深拷贝:
创建一个新的对象,
并且递归的复制它所包含的对象
(修改其中一个,另外一个不会改变)
{copy模块的deep.deepcopy()函数}
import copy
will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = copy.deepcopy(will)
print('will>> ', will, id(will))
print('wilber>> ', wilber, id(wilber))
print('will的各个元素id>> ', [id(ele) for ele in will])
print('wilber的各个元素id>>',[id(ele) for ele in wilber])
print('---'*30)
will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print('will>> ', will, id(will))
print('wilber>> ', wilber, id(wilber))
print('will的各个元素id>> ', [id(ele) for ele in will])
print('wilber的各个元素id>>',[id(ele) for ele in wilber])
# 输出为
will>> ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']] 37373960
wilber>> ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']] 37373832
will的各个元素id>> [31195856, 493056320, 37374024]
wilber的各个元素id>> [31195856, 493056320, 37373768]
------------------------------------------------------------------------------------------
will>> ['Wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']] 37373960
wilber>> ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']] 37373832
will的各个元素id>> [37398264, 493056320, 37374024]
wilber的各个元素id>> [31195856, 493056320, 37373768]
四、特殊情况
对于非容器类型
(如数字、字符串、和其他’原子’类型的对象)
没有拷贝这一说
也就是说,
对于这些类型,
”obj is copy.copy(obj)” 、”obj is copy.deepcopy(obj)”
如果元祖变量只包含原子类型对象,则不能深拷贝,看下面的例子


import copy
books=('a','b','c')
books1,books2 = copy.copy(books),copy.deepcopy(a)
>>books is books1 is books2
# truea = 'python'
b,c = copy.copy(a),copy.deepcopy(a)
In [19]: a is b is c
Out[19]: True
In [20]: id(a),id(b),id(c)
Out[20]: (55466056, 55466056, 55466056)In [30]: t1=('a','b','c',['d'])In [31]: t2,t3 = copy.copy(t1),copy.deepcopy(t1)In [32]: t1 is t2 is t3
Out[32]: FalseIn [33]: id(t1), id(t2), id(t3)
Out[33]: (89247560, 89247560, 88537672)
Python中对象的赋值都是进行对象引用(内存地址)
传递
使用copy.copy(),
可以进行对象的浅拷贝,
它复制了对象,但对于对象中的元素,
依然使用原始的引用.
如果需要复制一个容器对象,
以及它里面的所有元素(包含元素的子元素),
可以使用copy.deepcopy()进行深拷贝
对于非容器类型
(如数字、字符串、和其他’原子’类型的对象)
没有被拷贝一说
如果元祖变量只包含原子类型对象,则不能深拷贝
1.列表的浅拷贝示例
import copy
a = [1,2,3,4,['a','b']] #定义一个列表a
b = a #赋值
c = copy.copy(a) #浅拷贝
d = copy.deepcopy(a) #深拷贝
a.append(5)
a[0] = '10'
print('A0',a,id(a))# [1, 2, 3, 4, ['a', 'b'], 5] #a添加一个元素5
print('B0',b,id(b))
# [1, 2, 3, 4, ['a', 'b'], 5] #b跟着添加一个元素5
print('C0',c,id(c))
# [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #c保持不变
print('D0',d,id(d))
# [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #d保持不变
a[4].append('c')
a[4][1]='ASDF'
print('A1',a,id(a))
# [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5] #a中的list(即a[4])添加一个元素c
print('B1',b,id(a))
# [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5] #b跟着添加一个元素c
print('C1',c,id(c))
# [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']] #c跟着添加一个元素c
print('D1',d,id(d))
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #d保持不变
2.单个列表的copy
names = ['alex','jack','1','mack','racheal','shanshan']
n2 = names
n3 = names.copy()
n4 = names[:]print('第一轮','names',names,id(names))
print('第一轮','n2',n2,id(n2))
print('第一轮','n3',n3,id(n3))
print('第一轮','n4',n4,id(n4))names.append('hery')
names[0]="Alex"
print('第二轮','names',names,id(names))
print('第二轮','n2',n2,id(n2))
print('第二轮','n3',n3,id(n3))
print('第二轮','n4',n4,id(n4))
输出:
第一轮 names ['alex', 'jack', '1', 'mack', 'racheal', 'shanshan'] 167690376
第一轮 n2 ['alex', 'jack', '1', 'mack', 'racheal', 'shanshan'] 167690376
第一轮 n3 ['alex', 'jack', '1', 'mack', 'racheal', 'shanshan'] 167692616
第一轮 n4 ['alex', 'jack', '1', 'mack', 'racheal', 'shanshan'] 167713928
第二轮 names ['Alex', 'jack', '1', 'mack', 'racheal', 'shanshan', 'hery'] 167690376
第二轮 n2 ['Alex', 'jack', '1', 'mack', 'racheal', 'shanshan', 'hery'] 167690376
第二轮 n3 ['alex', 'jack', '1', 'mack', 'racheal', 'shanshan'] 167692616
第二轮 n4 ['alex', 'jack', '1', 'mack', 'racheal', 'shanshan'] 167713928
3.字符串的copy
import copy
name="hahah" #字符串
name1=copy.copy(name)
name2=copy.deepcopy(name)
print('第一次',id(name),id(name1),id(name2))sum=111 #数字
sum1=copy.copy(sum)
sum2=copy.deepcopy(sum)
print('第二次',id(sum),id(sum1),id(sum2))
输出:
第一次 31179752 31179752 31179752
第二次 1702001568 1702001568 1702001568
4.字典的copy
import copy
call = {'cpu':[80,25],'mem':[80,],'disk':[80,]
}
new_call_1 = copy.copy(call)
new_call_2 = copy.deepcopy(call)
print('修改前call1为:%s' %(call),id(call))
# #修改新模版
call['disk'] = 66
call['disk_2'] = 67
call['cpu'].append(20)
call['cpu'][1]=11
new_call_1['cpu'].append(33)
new_call_1['disk'][0] = 77
new_call_1['mem'] = 75
new_call_2['disk'][0] = 79
# #查看新旧模版的值
print('call1为:%s' %(call),id(call))
print('new_call_1为:%s' %(new_call_1),id(new_call_1))
print('new_call_2为:%s' %(new_call_2),id(new_call_2))
输出:
修改前call1为:{'cpu': [80, 25], 'mem': [80], 'disk': [80]} 4411328
call1为:{'cpu': [80, 11, 20, 33], 'mem': [80], 'disk': 66, 'disk_2': 67} 4411328
new_call_1为:{'cpu': [80, 11, 20, 33], 'mem': 75, 'disk': [77]} 4452424
new_call_2为:{'cpu': [80, 25], 'mem': [80], 'disk': [79]} 31977616
Python 打印进度条
import time
for i in range(0,101,2):time.sleep(0.1)char_num = i//2 #打印多少个'*'per_str = '\r%s%% : %s\n' % (i, '>>>' * char_num) if i == 100 else '\r%s%% : %s'%(i,'*'*char_num)print(per_str,end='', flush=True)

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