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每日一“酷”之copy
Copy – 复制对象
作用：提供一些函数，可以使用浅副本或深副本语义复制对象。
copy模块包括两个函数copy()和deepcopy(),用于复制现有的对象
1、 浅副本
copy()创建的浅副本（shallow copy）是一个新容器，其中填充原对象内容的引用。建立list对象的一个浅副本时，会构造一个新的list,并将原对象的元素追加到这个list。
1 import copy 2 3 class MyClass(object): 4 def __init__(self,name): 5 self.name = name 6 def __cmp__(self,other): 7 return cmp(self.name,other.name) 8 9 a = MyClass(‘a‘)10 my_lt = [a]11 dup = copy.copy(my_lt) 12 print ‘ my_lt:‘,my_lt13 print ‘ dup:‘,dup14 print ‘ dup is my_lt:‘,(dup is my_lt)15 print ‘ dup == my_lt:‘,(dup == my_lt)16 print ‘dup[0] is my_lt[0]:‘,(dup[0] is my_lt[0])17 print ‘dup[0] == my_lt[0]:‘,(dup[0] == my_lt[0])
运行结果：
__cmp__（） 在比较类实例时被调用
对于一个浅副本，不会复制Myclass实例，所以dup列表中的引用会指向my_lt中相同的对象
2、 深副本
deepcopy（）创建的深副本是一个新的容器,其中填充源对象内容的副本.要建立一个list的深副本，会构成一个新的list，复制原列表的元素，然后将这些副本追加到新列表。
1 import copy 2 3 class MyClass(object): 4 def __init__(self,name): 5 self.name = name 6 def __cmp__(self,other): 7 return cmp(self.name,other.name) 8 9 a = MyClass(‘a‘)10 my_lt = [a]11 dup = copy.deepcopy(my_lt) 12 print ‘ my_lt:‘,my_lt13 print ‘ dup:‘,dup14 print ‘ dup is my_lt:‘,(dup is my_lt)15 print ‘ dup == my_lt:‘,(dup == my_lt)16 print ‘dup[0] is my_lt[0]:‘,(dup[0] is my_lt[0])17 print ‘dup[0] == my_lt[0]:‘,(dup[0] == my_lt[0])
运行结果：
3、 定制复制行为
可以使用特殊方法__copy__() 和__deepcopy__()来控制如何建立副本。
·调用__copy__()而不提供任何参数，这会返回对象的一个浅副本。
·调用__deepcopy__()，并提供一个北方字典，这回返回对象的一个深副本。所有需要深复制的成员属性都要连同备忘字典传递到copy.deepcopy()来控制递归。
例如：
1 import copy 2 3 class MyClass(object): 4 def __init__(self,name): 5 self.name = name 6 def __cmp__(self,other): 7 return cmp(self.name,other.name) 8 def __copy__(self): 9 print ‘__copy__()‘10 return MyClass(self.name)11 def __deepcopy__(self,memo):12 print ‘__deepcopy__(%s)‘ % str(memo)13 return MyClass(copy.deepcopy(self.name, memo,))14 15 a = MyClass(‘a‘)16 sc = copy.copy(a)17 dc = copy.deepcopy(a)
运行结果：
备忘字典用于跟踪已复制的值，以避免无限递归
4、 深副本中的递归
为了避免复制递归数据结构可能带来的问题，deepcopy()使用一个字典来跟踪已复制的对象。将这个歌字典传入__deepcopy__() 方法，从而在该方法中也可以进行检查。
下面的例子显示了一个互连的数据结构（如图1）可以通过实现__deepcopy__()方法帮助防止递归。
图1
1 class Graph(object): 2 3 def __init__(self,name,connections): 4 self.name = name 5 self.connections = connections 6 def add_connections(self,other): 7 self.connections.append(other) 8 9 def __repr__(self):10 return ‘Graph(name=%s,id=%s)‘ % (self.name,id(self))11 def __deepcopy__(self,memo):12 print ‘\nCalling __deepcopy__ for %r‘ % self13 if self in memo:14 existing = memo.get(self)15 print ‘ Already copied to %r‘ % existing16 return existing17 print ‘ Memo dictionary‘18 pprint.pprint(memo,indent=4,width=40)19 dup = Graph(copy.deepcopy(self.name, memo),[])20 print ‘ Copying to new object %s‘ % dup21 memo[self] = dup22 for c in self.connections:23 dup.add_connections(copy.deepcopy(c, memo))24 return dup25 26 root = Graph(‘root‘,[])27 a = Graph(‘a‘,[root])28 b = Graph(‘b‘,[a,root])29 root.add_connections(a)30 root.add_connections(b)31 32 dup = copy.deepcopy(root)
Graph类包含一些基本的有向图方法。基于一个名和已连接的现有节点的一个列表可以初始化一个Graph实例。add_connection()方法用于建立双向谅解deepcopy也用到了这个方法__deepcopy__()方法将打印消息来显示它如何得到调用，
并根据需要管理备忘录字典内容。它不是复制整个链接列表，而是创建一个新的列表，把各个连接的副本追加到这个列表。这样可以确保复制各个新节点时会更新备忘录字典，以免递归问题或多余的节点副本。与前面一样，完成时会返回复制的对象。
如图1 中存在几个环，不过利用备忘录字典处理递归就可以避免遍历导致栈溢出错误。复制根节点root时，输入如下：
第二次遇到root节点时，此时正在复制a节点，__deepcopy__()检测到递归，会重用备忘录字典中现有的值，而不是创建一个新对象。
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