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本文主要通过两个简单的代码小例子理解深拷贝和浅拷贝
主体内容
copy 模块提供了浅拷贝和深拷贝的功能。它的主要函数有: copy(x): 返回对象 x 的浅拷贝。 deepcopy(x): 返回对象 x 的深拷贝。 浅拷贝使用 copy(x) 函数,它只复制了最外层的对象,但内层的对象仍然是引用…概述
本文主要通过两个简单的代码小例子理解深拷贝和浅拷贝
主体内容
copy 模块提供了浅拷贝和深拷贝的功能。它的主要函数有: copy(x): 返回对象 x 的浅拷贝。 deepcopy(x): 返回对象 x 的深拷贝。 浅拷贝使用 copy(x) 函数,它只复制了最外层的对象,但内层的对象仍然是引用。此外当我们使用切片操作 [:]、工厂函数如 list() 或copy模块时,也是使用的浅拷贝尽管我们创建了一个新的对象,它有自己的内存空间。但是,如果原始对象包含其他对象的引用(如列表中的列表,字典中的列表等),那么新对象和原始对象将共享这些内层对象的同一引用。
让我们通过一个例子来理解这一点:
original_list [1, 2, [3, 4]]
new_list original_list[:] # 使用切片操作进行浅拷贝print(original_list) # 输出: [1, 2, [3, 4]]
print(new_list) # 输出: [1, 2, [3, 4]]# 修改原始列表的第一个元素
original_list[0] 100
print(original_list) # 输出: [100, 2, [3, 4]]
print(new_list) # 输出: [1, 2, [3, 4]]# 修改原始列表中内层列表的第一个元素
original_list[2][0] 300
print(original_list) # 输出: [100, 2, [300, 4]]
print(new_list) # 输出: [1, 2, [300, 4]]在这个例子中:
我们首先创建了一个列表 original_list,其中包含两个整数和一个内层列表。
我们使用切片操作 [:] 创建了 original_list 的浅拷贝 new_list。
然后我们修改original_list 的第一个元素。我们发现 new_list 没有受到影响,因为它是一个独立的对象。
但是,当我们修改 original_list 中内层列表的第一个元素时,我们发现 new_list 中的内层列表也被修改了。这是因为 new_list 和 original_list 共享了内层列表的同一引用。
所以,浅拷贝创建了一个新的对象,但如果原始对象包含其他对象的引用,那么新对象和原始对象将共享这些引用。对原始对象的外层修改不会影响新对象,但对内层对象的修改会影响新对象,因为它们共享同一引用。
如果你想创建一个完全独立的副本,包括内层对象,你需要使用深拷贝(deep copy)。在 Python 中,你可以使用copy模块的deepcopy()函数来创建深拷贝。
深拷贝使用 deepcopy(x) 函数,它创建一个新的复合对象,然后递归地插入原始对象中的对象的副本。这意味着深拷贝也复制了内层对象深拷贝才是真正意义上我们理解的复制全须全尾地开辟了一个内存空间复制了一遍。
import copyoriginal_list [1, 2, [3, 4]]
new_list copy.deepcopy(original_list) # 使用 deepcopy() 函数进行深拷贝print(original_list) # 输出: [1, 2, [3, 4]]
print(new_list) # 输出: [1, 2, [3, 4]]# 修改原始列表的第一个元素
original_list[0] 100
print(original_list) # 输出: [100, 2, [3, 4]]
print(new_list) # 输出: [1, 2, [3, 4]]# 修改原始列表中内层列表的第一个元素
original_list[2][0] 300
print(original_list) # 输出: [100, 2, [300, 4]]
print(new_list) # 输出: [1, 2, [3, 4]]一句话总结
在大多数情况下,如果你的对象只包含原始数据类型或只有一层嵌套,你可以使用浅拷贝。但如果你的对象包含多层嵌套或可变对象,为了确保完全的独立性,你应该使用深拷贝。
