python深拷贝函数 python深拷贝列表

Python中的赋值，浅拷贝和深拷贝的区别

赋值(=)python深拷贝函数，就是创建了对象的一个新的引用python深拷贝函数，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。

浅拷贝python深拷贝函数：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}

相关问答

Q1: 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。

Q2: python深拷贝和浅拷贝的区别

1、浅拷贝(shallow copy)

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。

2、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。

总结：

copy浅拷贝，没有拷贝子对象，所以原始数据改变，子对象会改变

深拷贝，包含对象里面的自对象的拷贝，所以原始对象的改变不会造成深拷贝里任何子元素的改变

Q3: Python对象的拷贝

Python赋值操作或函数参数传递，传递python深拷贝函数的永远是对象引用（即内存地址），而不是对象内容。在Python中一切皆对象，对象又分为可变(mutable)和不可变(immutable)两种类型。对象拷贝是指在内存中创建新的对象，产生新的内存地址。当顶层对象和它的子元素对象全都是immutable不可变对象时，不存在被拷贝，因为没有产生新对象。浅拷贝(Shallow Copy)，拷贝顶层对象，但不会拷贝内部的子元素对象。深拷贝(Deep Copy)，递归拷贝顶层对象，以及它内部的子元素对象。

Python中一切皆对象，对象就像一个塑料盒子， 里面装的是数据。对象有不同类型，例如布尔型和整型，类型决定python深拷贝函数了可以对它进行的操作。现实生活中的"陶器"会暗含一些信息（例如它可能很重且易碎，注意不要掉到地上）。

对象的类型还决定python深拷贝函数了它装着的数据是允许被修改的变量（可变的mutable）还是不可被修改的常量（不可变的immutable）。你可以把不可变对象想象成一个透明但封闭的盒子：你可以看到里面装的数据，但是无法改变它。类似地，可变对象就像一个开着口的盒子，你不仅可以看到里面的数据，还可以拿出来修改它，但你无法改变这个盒子本身，即你无法改变对象的类型。

对象拷贝是指在内存中创建新的对象，产生新的内存地址。

浅拷贝(Shallow Copy)，拷贝顶层对象，但不会拷贝内部的子元素对象。

2.1.1. 顶层是mutable，子元素全是immutable

当顶层对象是mutable可变对象，但是它的子元素对象全都是immutable不可变对象时，如[1, 'world', 2]

① 创建列表对象并赋值给变量a

② 导入copy模块，使用copy.copy()函数浅拷贝a，并赋值给变量b

③ 修改变量a的子元素a[0] = 3，由于整数是不可变对象，所以并不是修改1变为3，而是更改a[0]指向对象3

当顶层对象是 mutable可变对象 ，但子元素也存在 mutable可变对象 时，如 [1, 2, ['hello','world']]

① 浅拷贝 copy.copy() 只拷贝了顶层对象，没有拷贝子元素对象['hello','world']，即a[2]和b[2]指向同一个列表对象

② 修改a[2][1] = 'china'，则b[2][1] = 'china'

当顶层对象是immutable不可变对象，同时它的子元素对象也全都是immutable不可变对象时，如(1, 2, 3)

变量a与变量b指向的是同一个元组对象，没有拷贝

当顶层对象是immutable不可变对象时，但子元素存在mutable可变对象时，如(1, 2, ['hello','world'])

变量a与变量b指向的是相同的元组对象，并且a[2]与b[2]指向同一个列表，所以修改a[2][1]会影响b[2][1]

深拷贝(Deep Copy)，递归拷贝顶层对象，以及它内部的子元素对象

当顶层对象是mutable可变对象，但是它的子元素对象全都是immutable不可变对象时，如[1, 'world', 2]

变量a与变量b指向不同的列表对象，修改a[0]只是将列表a的第一个元素重新指向新对象，不会影响b[0]

当顶层对象是mutable可变对象，但子元素也存在mutable可变对象时，如[1, 2, ['hello','world']]

深拷贝既拷贝了顶层对象，又递归拷贝了子元素对象，所以a[2]与b[2]指向了两个不同的列表对象(但是列表对象的子元素初始指定的字符串对象一样)，修改a[2][1] = 'china'后，它重新指向了新的字符串对象（内存地址为140531581905808），不会影响到b[2][1]

当顶层对象是immutable不可变对象，同时它的子元素对象也全都是immutable不可变对象时，如(1, 2, 3)

变量a与变量b指向的是同一个元组对象，不存在拷贝

当顶层对象是immutable不可变对象时，但子元素存在mutable可变对象时，如(1, 2, ['hello','world'])

变量a与变量b指向的是不同的元组对象，同时a[2]与b[2]指向不同的列表对象，所以修改a[2][1]不会影响b[2][1]

使用=是赋值，即将列表对象的引用也赋值给变量b，可以将列表对象想像成一个盒子，变量a相当于这个盒子上的标签，执行b = a后，相当于再在这个盒子上贴上b标签，a和b实际上指向的是同一个对象。因此，无论python深拷贝函数我们是通过a还是通过b来修改列表的内容，其结果都会作用于双方。

b/c/d都是a的复制，它们都指向了不同的列表对象，但是没有拷贝子元素，a[2]和b[2]/c[2]/d[2]指向同一个列表， 相当于浅拷贝的效果

使用分片[:]操作，a和b其实是指向同一个元组，而且没有拷贝子元素，a[2]和b[2]也指向同一个列表，相当于浅拷贝的效果

同列表类似，可以使用字典的copy()函数或者转换函数dict()

变量a与变量b/c指向不同的字典，但是没有拷贝子元素，a['jobs']和b['jobs']/c['jobs']指定同一个列表， 相当于浅拷贝的效果

同列表类似，可以使用集合的copy()函数或者转换函数set()

变量a与变量b/c指向不同的集合，而集合的元素必须是hashable，所以修改集合a不会影响到b/c

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