深拷贝函数python 深浅拷贝实现方法

python 为什么有深拷贝浅拷贝

在写Python过程中，经常会遇到对象的拷贝，如果不理解浅拷贝和深拷贝的概念，你的代码就可能出现一些问题。所以，在这里按个人的理解谈谈它们之间的区别。

成都创新互联公司：从2013年创立为各行业开拓出企业自己的“网站建设”服务，为成百上千家公司企业提供了专业的网站制作、成都网站建设、网页设计和网站推广服务， 按需网站策划由设计师亲自精心设计，设计的效果完全按照客户的要求，并适当的提出合理的建议，拥有的视觉效果，策划师分析客户的同行竞争对手，根据客户的实际情况给出合理的网站构架，制作客户同行业具有领先地位的。

一、赋值（assignment）

在《Python FAQ1》一文中，对赋值已经讲的很清楚了，关键要理解变量与对象的关系。

12345

a = [1, 2, 3] b = a print(id(a), id(b), sep='\n')139701469405552139701469405552

在Python中，用一个变量给另一个变量赋值，其实就是给当前内存中的对象增加一个“标签”而已。

如上例，通过使用内置函数 id() ，可以看出 a 和 b 指向内存中同一个对象。a is b会返回 True 。

二、浅拷贝（shallow copy）

注意：浅拷贝和深拷贝的不同仅仅是对组合对象来说，所谓的组合对象就是包含了其它对象的对象，如列表，类实例。而对于数字、字符串以及其它“原子”类型，没有拷贝一说，产生的都是原对象的引用。

所谓“浅拷贝”，是指创建一个新的对象，其内容是原对象中元素的引用。（拷贝组合对象，不拷贝子对象）

常见的浅拷贝有：切片操作、工厂函数、对象的copy()方法、copy模块中的copy函数。

12345678910

a = [1, 2, 3] b = list(a) print(id(a), id(b)) # a和b身份不同140601785066200 140601784764968 for x, y in zip(a, b): # 但它们包含的子对象身份相同... print(id(x), id(y))... 140601911441984 140601911441984140601911442016 140601911442016140601911442048 140601911442048

从上面可以明显的看出来，a 浅拷贝得到 b，a 和 b 指向内存中不同的 list 对象，但它们的元素却指向相同的 int 对象。这就是浅拷贝！

三、深拷贝（deep copy）

所谓“深拷贝”，是指创建一个新的对象，然后递归的拷贝原对象所包含的子对象。深拷贝出来的对象与原对象没有任何关联。

深拷贝只有一种方式：copy模块中的deepcopy函数。

1234567891011

import copy a = [1, 2, 3] b = copy.deepcopy(a) print(id(a), id(b))140601785065840 140601785066200 for x, y in zip(a, b):... print(id(x), id(y))... 140601911441984 140601911441984140601911442016 140601911442016140601911442048 140601911442048

看了上面的例子，有人可能会疑惑：

为什么使用了深拷贝，a和b中元素的id还是一样呢？

答：这是因为对于不可变对象，当需要一个新的对象时，python可能会返回已经存在的某个类型和值都一致的对象的引用。而且这种机制并不会影响 a 和 b 的相互独立性，因为当两个元素指向同一个不可变对象时，对其中一个赋值不会影响另外一个。

我们可以用一个包含可变对象的列表来确切地展示“浅拷贝”与“深拷贝”的区别：

1234567891011121314151617181920

import copy a = [[1, 2],[5, 6], [8, 9]] b = copy.copy(a) # 浅拷贝得到b c = copy.deepcopy(a) # 深拷贝得到c print(id(a), id(b)) # a 和 b 不同139832578518984 139832578335520 for x, y in zip(a, b): # a 和 b 的子对象相同... print(id(x), id(y))... 139832578622816 139832578622816139832578622672 139832578622672139832578623104 139832578623104 print(id(a), id(c)) # a 和 c 不同139832578518984 139832578622456 for x, y in zip(a, c): # a 和 c 的子对象也不同... print(id(x), id(y))... 139832578622816 139832578621520139832578622672 139832578518912139832578623104 139832578623392

从这个例子中可以清晰地看出浅拷贝与深拷贝地区别。

总结：

1、赋值：简单地拷贝对象的引用，两个对象的id相同。

2、浅拷贝：创建一个新的组合对象，这个新对象与原对象共享内存中的子对象。

3、深拷贝：创建一个新的组合对象，同时递归地拷贝所有子对象，新的组合对象与原对象没有任何关联。虽然实际上会共享不可变的子对象，但不影响它们的相互独立性。

浅拷贝和深拷贝的不同仅仅是对组合对象来说，所谓的组合对象就是包含了其它对象的对象，如列表，类实例。而对于数字、字符串以及其它“原子”类型，没有拷贝一说，产生的都是原对象的引用。

Python中的赋值，浅拷贝和深拷贝的区别

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。

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}

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}

Python3 & 浅拷贝与深拷贝

在Python中对象的赋值（=）其实就是对象的引用。即：当创建一个对象，把它赋值给另一个变量时，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。

Python中对象的拷贝分为：浅拷贝(copy)和深拷贝(deepcopy)。

浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，将原对象在内存中引用地址拷贝过来，然后让新的对象指向这个地址。可以使用“=”或列表自带的copy()函数(如list.copy()），或使用copy模块的copy()函数。

深拷贝：外围和内部元素都进行了拷贝对象本身，而不是引用。即把对象复制一遍，并且该对象中引用的其他对象也同时复制，完全得到一个新的一模一样的对象，对新对象里的值进行修改不会影响原有对象，新对象和原对象完全分离开。深拷贝只能使用copy模块中deepcopy()函数，使用前要导入：from copy import deepcopy。

Python中对象分为不可变对象 、可变对象。

不可变对象：一旦创建就不可修改的对象，例如：字符串、元组、数字

可变对象：可以修改的对象，例如：列表、字典。

其中Python中的切片可以应用于：列表、元组、字符串，但不能应用于字典。

而深浅拷贝，可应用于序列（列表、元组、字符串），也可应用于字典。

其中不可变对象，不管是深拷贝还是浅拷贝，地址值在拷贝后的值都是一样的。

以下以元组（不可变类型）为例

从上述示例可以看出：

不可变对象类型，没有被拷贝的说法，即便是用深拷贝，查看id的话也是一样的，如果对其重新赋值，也只是新创建一个对象，替换掉旧的而已。

所以不可变类型，不管是深拷贝还是浅拷贝，地址值和拷贝后的值都是一样的。

以下以列表（可变类型）为例

第一种方法：使用=号浅拷贝

输出结果：

第二种方法：使用copy浅拷贝

输出结果：

第三种方法：使用deepcopy深拷贝

输出结果：

从上述示例可以看出：

=浅拷贝：值相等，地址相等

copy浅拷贝：值相等，地址不相等

deepcopy深拷贝：值相等，地址不相等

总结：

1，深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间。

2，不可变类型的对象，对于深浅拷贝毫无影响，最终的地址值和值都是相等的。

3，可变类型的对象，使用=浅拷贝时， 值相等，地址相等，对新对象里的值进行修改同时会影响原有对象;使用copy浅拷贝时值相等，地址不相等;使用deepcopy深拷贝时值相等，地址不相等。可以看出针对可变类型copy浅拷贝和deepcopy深拷贝，对新对象里的值进行修改不会影响原有对象。

分享题目：深拷贝函数python 深浅拷贝实现方法
新闻来源：http://cdiso.cn/article/dooospg.html