python函数可变对象 python可变对象都有什么

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。

相关问答

Q1: python中关于如何在一个函数中把属性设置为列表名的问题，下面这个函数并不会改变列表形式，求指教。

在Python中，对象分为两种：可变对象和不可变对象，不可变对象包括int，float，long，str，tuple等，可变对象包括list，set，dict等。需要注意的是：这里说的不可变指的是值的不可变。对于不可变类型的变量，如果要更改变量，则会创建一个新值，把变量绑定到新值上，而旧值如果没有被引用就等待垃圾回收。可变类型数据对对象操作的时候，不需要再在其他地方申请内存，只需要在此对象后面连续申请(+/-)即可，也就是它的内存地址会保持不变，但区域会变长或者变短。

在你的change方法中参数对象是个列表，该变量在执行过程中引用了方法外部的I列表，在执行到方法的最后，numberlist突然引用了方法内的newlist的地址，这个newlist的是新申请的。所以并没有改变外部变量I的值。下面是我写的，可以变更外部列表对象的值，因为他直接操作了外部列表内的值

def func_list(a_list):

    a_list[0] = 4

t_list = [1, 2, 3]

func_list(t_list)

print t_list

# output: [4, 2, 3]

Q2: python中的可变数据类型和不可变数据类型的区别

最近在研究某一博主的代码时偶然发现了一个问题，第一反应肯定是我自己知识上的欠缺。然后经过各种百度啊之类的终于找到了原因。

上面就是我遇到的问题，按照我的理解，featLabel这个列表经过函数调用后值应该还是空的，如果普通的参数，我的这种理解是完全正确的，但是为什么列表featLabel会跟着改变呢？于是我联想到了java里面的像String这种引用数据类型，貌似他们有几分相似之处。好了，问题说到这，接下来说一下问题的解决。

在python中的数据可以分为可变数据类型和不变数据类型。

可变数据类型：

像tuple,list,dict之类的变量就是可变数据类型，变量名存储的是一个地址，该地址指向一个具体的对象，并且不管对变量的值即对象做怎么样的操作，都不会改变变量名存储的地址。下面是一个例子：

def fun(labels):

    dic = [1, 2, 3]

    labels.append(dic)

    print(id(labels))

    return dic

if __name__ == '__main__':

    labels = ['hello']

    my = fun(labels)

    print(labels, '\n', id(labels))

结果如下：

['hello', [1, 2, 3]]

39593224

可见，我们把列表作为参数传入一个函数时，在函数内我们对该列表进行了一些改变，由于变量存储的地址没有变（在函数内部和函数外部都是39593224），所以就算我们没有故意通过return语句把该列表传递出来，该列表还是会在函数执行结束后跟着改变的。

不变数据类型：

不变数据类型的对象一旦发生改变，就会在内存中开辟一个新的空间用于存储新的对象，原来的变量名就会指向一个新的地址。举个例子：

def fun(labels):

    labels = 'world'

    print(id(labels))

if __name__ == '__main__':

    labels = 'hello'

    fun(labels)

    print(labels, '\n', id(labels))

结果如下：

38578360

hello

39220984

Q3: Python的list乘法【巨坑】

模式识别要求写混合属性相异性矩阵的算法，我用python语言来写的。

里面二元矩阵的初始化我直接用的list的乘法，看起来没什么问题。。初始化完是d = [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]

但是判断l[0]和l[1]不同之后，除了d[1][0]之外，d[0][0]和d[2][0]都变成了1！

*操作符在实现上是复制了值的引用，而不是创建了新的对象。所以list的三个item指向的是同一个地址！

*操作符对于不可变对象是安全的，对于可变对象要小心。

而python里list是可变对象，tuple是不可变对象。

将上述初始化声明换成以下就ok了

关于python函数可变对象和python可变对象都有什么的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。