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Python中的赋值、浅拷贝、深拷贝

在理解浅拷贝和深拷贝之前,首先要理解学习一下变量在Python中是怎样存储的;

变量的类型是分值引用与地址引用两种.

python的一切变量都是对象,变量的存储,采用了地址引用的方式,存储的只是一个变量的值所在的内存地址,而不是这个变量的只本身。

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在Python中,是有多种数据类型:bool、int、long、float、string、list、dict、tuple、set;

其中可分为基本数据类型和复杂数据结构;

基本数据类型:bool、int、long、float、string;

复杂数据结构:list、dict、tuple、set;(对于能存储基本数据类型的变量可以把它看做复杂数据结构)

由于Python中的变量存储都是地址引用,所以说复杂数据结构(list、dict、tuple、set)中存储的变量也仅仅是变量的地址。

 

一、变量的初始化(赋值):

1.Python中变量的初始化就是在内存中新开辟一块存储变量的值的内存,把这块内存的地址赋值给变量。(变量中存的是值的地址)

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 1 >>> str_1 = abc
 2 >>> id(str_1)
 3 4300773168
 4 >>> str_2 = str_1
 5 >>> id(str_2)
 6 4300773168

在给已经初始化的变量重新初始化的时候,就会重新更改变量中的地址。

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1 >>> str_1 = 123
2 >>> id(str_2)
3 4300773168
4 >>> id(str_1)
5 4297541792

 2.而在复杂数据结构中,更改数据结构中的元素(基本数据类型),仅仅是改变了这个元素的地址,而不会影响复杂数据结构本身的地址。

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1 >>> list_1 =[1,2,3]
2 >>> id(list_1)
3 4320183368
4 >>> list_1.append(9)
5 >>> list_1[2] = 22
6 >>> list_1.pop(2)
7 3
8 >>> print(list_1,id(list_1))
9 [1, 2, 22, 5, 6, 9] 4320183368

 通过上边的事例做出结论:

  当复杂数据结构(list、dict、tuple、set)赋值时,是在计算机中开辟一块内存来存储这个复杂数据结构的值,而修改其中元素的时候只是更改了复杂数据结构的元素的地址,不会影响复杂数据结构的地址(就像一个桌子上有坐着两个人,而桌子上的菜两个人是共同享有);当重新赋值时,会重新开辟新的内存来存储变量的值,把这块内存的地址存到变量中。(相当于桌子上的一个人移到了另一个桌子上吃)

二、拷贝:

  在Python中,我们有时候要保存一份数据,再去对这块数据进行处理,而这个时候Python提供了两种拷贝方式:浅拷贝、深拷贝。

 

1.浅拷贝

  浅拷贝: 不管是多么复杂的数据结构,浅拷贝只会拷贝第一层.

1 import copy
2 list_1 = [1,2,[a,b,c],3]
3 list_2 = list_1[:]
4 # list_2 = copy.copy(list_1)浅拷贝的另一种方式
5 list_1[2][1] = kk
6 print(list_1,list_2,id(list_1[2]),id(list_2[2]))
7 [1, 2, [a, kk, c], 3]  [1, 2, [a, kk, c], 3] 4330513736 4330513736

由于浅拷贝只会拷贝list_1的第一层,所以元素中的list的地址没有被更改,说明list_1和list_2共享同一个第二层的list。

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2.深拷贝:

  深拷贝会完全复制原变量的所有数据,在内存中生成一套完全一样的内容,我们对这两个变量中的一个进行任意修改都不会影响另一个变量。

1 import copy
2 list_1 = [1,2,[a,b,c],3]
3 list_2 = copy.deepcopy(list_1)
4 list_1[2][1] = kk
5 print(list_1,list_2,list_1[2],list_2[2])
6 [1, 2, [a, kk, c], 3]  [1, 2, [a, b, c], 3] 4330513736 4330512584

 

 

 

 

  

 

  

 

Python中的赋值、浅拷贝、深拷贝