Python是一门非常好的语言,他的长处在于拥有巨大灵活性的同一时候也拥有无比的严谨性,其它语言规定了非常多语法。告诉你什么情况下,语法就是这种,而Python却用非常少的规定,延伸出非常多语法,有些语法看上去非常奇怪,细致分析却是那么的合理。今天思考了Python中关于指针和深浅复制的问题,以下希望能通过依据内存空间的变化对这些让人头疼的问题作出一个解释。

首先看第一个样例:

a = 1

b = a

b = 2

print ’a = %s‘ %a, ‘b = %s’%b

结果:a = 1 b = 2

python 深浅复制与指针内存_数据

当运行a = 1操作时,内存中先分配一个整型变量的空间并赋值为1。然后将a指向这块空间,运行b = a时,将b也指向这块内存,这时,a和b的地位是一样的。b = 2。按说会把当前b指向的那块内存赋值为2,事实上Python并不会这样做。由于在Python中。整型以及其它基本类型加上字符串和元组等是不能够被改动的。意思是他们一旦被声明。在内存上就不能被改变。

那么运行b = 2时发生的是。系统分配一个整型的内存。并赋值为,再将这块内存的地址赋给b,因此a和b就指向了不同的值。

在看一个非常矛盾的样例:

a=[1,[2],3]

b=a

b[0]=0

print a

结果:[0,[2],3]

这好像不太对。和上面说的有点矛盾。事实上并不矛盾。由于列表是能够改动的,a和b指向的是一个列表,事实上列表时存的是一组指针。指针是能够改动的。元组不能改动就是由于元组里的数据是内存上的数据本身。而列表里元素是指针。

当使用b改动b[0]时,实际上是将原本指向一个1的指针b[0]同一时候也是a[0]指向了一个0。而那个1假设没有别的指针指向他的话。他就被回收了。

这个0和1尽管索引一样,但在内存中的位置不同。我无比的希望能够打印指针的内容来验证我的想法。

内存情况例如以下:


python 深浅复制与指针内存_python_02

赋值之后:

python 深浅复制与指针内存_数据_03

以下说一下copy()和deepcopy()。

deepcopy()就不用说了。这个就是严格的深复制。两个指针一点关系都没有。谁也不会影响谁。由于他们在内存中是独立的。

而copy就不行了。他是copy()有别于直接赋值,但它又不同于deepcopy()。举个样例:

import copy

a=[1,[2],3]

b=copy.copy(a)

b[0]=0

b[1].append(2)

print a

结果为:[1,[2,2],3]

折结果看似意外。事实上是十分合理的。copy()是一种浅复制,b实际上是a的一个影子。系统也为b分配了自己的空间。意味着a和b指向的内存并不同样。可是,b中仅仅复制了a中的指针。意思是b的每一项和a中的每一项指向的内存是同样的。当对b[0]赋值为0时,b[0]从指向1改为指向0,而a[0]还是指向1的,因此a的第一项仍为1。而b[1].append(2)时,b[1]和a[1]指向同一个列表,这个列表就是[2]。

这条语句并没有改动指针而是让[2]添加了一个元素。a[1]和b[1]还是指向这个列表的。

因此a[1]变为[2,2]。

画一下的话应该是这个样子:

python 深浅复制与指针内存_python_04

上图是copy()过后的内存情况。

经过操作后内存的情况例如以下:

python 深浅复制与指针内存_整型_05

上面v就是我对Python内存管理和指针的理解。如有错误,请指正。