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Python浅拷贝和深拷贝

目录

• Python浅拷贝和深拷贝

• 1.浅拷贝和深拷贝的特点
• 2.浅拷贝和深拷贝原理
• 3.浅拷贝和深拷贝操作

• 3.1 浅拷贝和深拷贝操作的底层逻辑

• 3.1.1 浅拷贝操作的底层逻辑
• 3.1.2 深拷贝操作的底层逻辑

1.浅拷贝和深拷贝的特点

使用内置函数：copy(浅拷贝)、deepcopy(深拷贝)。
浅拷贝：不拷贝子对象的内容，只是拷贝子对象的引用。
深拷贝：会连子对象的内存也全部拷贝一份，对子对象的修改不会影响源对象。

$\color{orange}{形象比喻}$
浅拷贝:拷贝当前个体
深拷贝:拷贝当前个体及其整个家族

2.浅拷贝和深拷贝原理

由两幅图对比可以发现,浅拷贝只是拷贝了当前个体,深拷贝则是拷贝当前个体及其整个家族。

3.浅拷贝和深拷贝操作

3.1 浅拷贝和深拷贝操作的底层逻辑

变量产生的底层逻辑这里就不详细说明,可参考变量产生的底层逻辑。

3.1.1 浅拷贝操作的底层逻辑

①b = copy.copy(a) 把 $\color{red}{a}$ 浅拷贝给 $\color{blue}{b}$

浅拷贝只copy了当前对象个体,不拷贝其后代元素。当前对象个体内各元素依次指向原体的下一层后代。②b.append(30)在复制体 $\color{blue}{b}$ 中添加元素 $\color{green} {int(30)}$

③b[2].append(7)在第一层后代添加元素 $\color{green} {int(7)}$

b[2]定位到了 $\color{red} {a}$ 和 $\color{blue} {b}$ 共同指向的第二个子元素,即列表元素。b[2].append(7)在列表中添加新元素 $\color{green} {int(7)}$

因此执行完b = copy.copy(a)、b.append(30)、b[2].append(7)后, $\color{red} {a}$ 的列表子对象中多了元素 $\color{green} {int(7)}$,$\color{blue} {b}$ 中多了 $\color{green} {int(30)}$子对象并且b的列表子对象中多了元素 $\color{green} {int(7)}$。

简单测试:

浅拷贝：自身的复制体(后称"自复体")操作不会影响被复制体自身(后称"自原体"),但通过自复体对后代操作会影响自原体的后代(因为自原体和自复体都指向了共同点的后代)。

3.1.2 深拷贝操作的底层逻辑

①b = copy.deepcopy(a) 把 $\color{red}{a}$ 深拷贝给 $\color{blue}{b}$

深拷贝不仅copy了当前对象个体,也拷贝其后代元素。

②b.append(30)在复制体 $\color{blue}{b}$ 中添加元素 $\color{green} {int(30)}$

③b[2].append(7)在第一层后代添加元素 $\color{green} {int(7)}$

b[2]定位到了自身的第二个子元素,即自身的列表元素。b[2].append(7)在列表中添加新元素 $\color{green} {int(7)}$

因此执行完b = copy.copy(a)、b.append(30)、b[2].append(7)后, $\color{red} {a}$ 没有任何变化,$\color{blue} {b}$ 中多了 $\color{green} {int(30)}$子对象并且b的列表子对象中多了元素 $\color{green} {int(7)}$。

简单测试:

深拷贝：复制了一整套自身和自身的后代。自身的复制体(后称"自复体")操作不会影响被复制体自身(后称"自原体"),通过自复体对后代操作也不会影响自原体的后代(因为自原体和自复体分别指向自己的后代,互不相干)。