Python中的深拷贝和浅拷贝详解
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要说清楚Python中的深浅拷贝，需要搞清楚下面一系列概念: 【变量-对象-引用】 在Python中一切都是对象，比如说:3,3.14,'Hello',[1,2,3,4],{'a':1}......
甚至连type其本身都是对象，type对象 单独赋值： 比如说： 复制代码 代码如下: >>> a = 3 在运行a=3后，变量a变成了对象3的一个引用。在内部，变量事实上是到对象内存空间的一个指针
因为Python的变量不过是对象的引用，或指向对象的指针，因此在程序中可以经常改变变量引用 复制代码 代码如下: >>> x = 42 #变量绑定到整型对象 >>> x = 'Hello' #现在又成了字符串 >>> x = [1,3] #现在又成了列表 专业表述如下: 变量是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接的空间 共享引用: 比如说： 复制代码 代码如下: >>> a = 3 >>> b = a 在运行赋值语句b = a之后，变量a和变量b指向了同一个对象的内存空间.
从上图可以看到，a和b，其id完全一样，指向同一个整数对象3，或者说同一块内存
如果删掉a后,不会影响b
拷贝概念的引入就是针对:可变对象的共享引用潜在的副作用而提出的. 复制代码 代码如下: >>> L1 = [2,4] #L1变量指向的是一个可变对象:列表 >>> L2 = L1 #将L1值赋给L2后，两者共享引用同一个列表对象[1,4] >>> L1[0] = 200 #因为列表可变，改变L1中第一个元素的值 >>> L1; L2 #改变后，L1，L2同时改变，因为对象本身值变了 [200,4] [200,4] 如果不想改变列表L2的值，有两种方法:切片 和 copy模块 复制代码 代码如下: >>> L1 = [2,4] >>> L2 = L1 >>> id(L1);id(L2) #共享引用一个可变对象 45811784L 45811784L >>> L2 = L1[:] #切片操作 >>> id(L1);id(L2) #切片后，对象就不一样了 45811784L 45806920L >>> L1[0] = 200 >>> L1;L2 #L1发生改变，L2没有变化 [200,4] [2, 3,4] 【拷贝】
2. 深浅拷贝，即可用于序列，也可用于字典 复制代码 代码如下: >>> import copy >>> X = copy.copy(Y) #浅拷贝：只拷贝顶级的对象，或者说：父级对象 >>> X = copy.deepcopy(Y) #深拷贝：拷贝所有对象，顶级对象及其嵌套对象。或者说：父级对象及其子对象 如果字典只有顶级对象:
如果字典中嵌套对象:
【结论】 深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间 您可能感兴趣的文章:
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