Python一个数组复制1万遍 python数组深复制

Python的数据结构总体分为两类：

1、字符串和数字

2、列表、元组、字典等

一、字符串和数字

　　对于字符串和数字而言，赋值（=）、浅拷贝（copy）和深拷贝（deepcopy）其实都没有意义，因为它们都永远指向同一个内存地址。

>>> import copy
>>> a1 = 100
>>> id(a1)
1426656816   # a1的内存地址

# 赋值
>>> a2 = a1
>>> id(a2)
1426656816

# 浅拷贝
>>> a3 = copy.copy(a1)
>>> id(a3)
1426656816

# 深拷贝
>>> a4 = copy.deepcopy(a1)
>>> id(a4)
1426656816

　　如图：

 

 

 

　

二、列表、元组、字典等

　　对于列表、字典而言，进行赋值(=)、浅拷贝（copy）和深拷贝（deepcopy），其引起的变化是不一样的。

2.1、赋值(=)　

names = ['Angle', 'Zous', 'Athena', ['Banana', 'apple']]
name2 = names
names[1] = "Pear"
print(names)
print(name2)
print("-----------------")
names[3][1] = "Dog"
print(names)
print(name2)
print(id(names))
print(id(name2))


# 输出
['Angle', 'Pear', 'Athena', ['Banana', 'apple']]
['Angle', 'Pear', 'Athena', ['Banana', 'apple']]
-----------------
['Angle', 'Pear', 'Athena', ['Banana', 'Dog']]
['Angle', 'Pear', 'Athena', ['Banana', 'Dog']]
1504387406536
1504387406536

# 可以看到names 的每一次变化，name2也会改变，因为他们的内存地址是一样的

　　如图：

　　

　　这和字符串和数字是不一样的，当我们定义 a =1 ,b = a ,改变a时，b是不会有变化的。列表和字典等会跟着变化，因为他们的内存地址是一样的。　　

a = 1
b = a  
a = 100
print(a)
print(b)

# 输出

100
1

　　

2.2、浅拷贝(copy)　

import copy

names = ['Angle', 'Zous', 'Athena', ['Banana', 'apple']]
name2 = copy.copy(names)
names[1] = "宙斯"
print(names, "names的内存地址是{}".format(id(names)))
print(name2, "name2的内存地址是{}".format(id(name2)))

#输出
['Angle', '宙斯', 'Athena', ['Banana', 'apple']] names的内存地址是1764417452744
['Angle', 'Zous', 'Athena', ['Banana', 'apple']] name2的内存地址是1764416035080

我们浅copy了一个name2,同时我们将names中的Zous的值改为中文，但是name2的没有改变。因为他们的内存地址是不一样的，改变其中一个不影响另外一个。

　　我们接下来看：

import copy

names = ['Angle', 'Zous', 'Athena', ['Banana', 'apple']]
name2 = copy.copy(names)
names[1] = "宙斯"
print(names, "names的内存地址是{}".format(id(names)))
print(name2, "name2的内存地址是{}".format(id(name2)))

names[3][1] = '苹果'
print(names, id(names[3]))
print(name2, id(name2[3]))

# 输出
['Angle', '宙斯', 'Athena', ['Banana', 'apple']] names的内存地址是2306153560776
['Angle', 'Zous', 'Athena', ['Banana', 'apple']] name2的内存地址是2306152155528
['Angle', '宙斯', 'Athena', ['Banana', '苹果']] 2306153648968
['Angle', 'Zous', 'Athena', ['Banana', '苹果']] 2306153648968

# 这次我们不仅改变了最外层的列表的值，还改变了列表中一个列表的值。
# 这次的结果是  里层的列表跟着做了改变

　　我们通过打印的内存地址可以明显看出，整个外层列表的内存地址是不一样的，但是里层的列表内存地址是一致的。

       如图：

　　

　　总结：浅拷贝（copy.copy(x)）只是将列表等数据类型的第一层copy了一下，内存地址改变了。但是对于里层的数据类型的内存地址没有改变。

 

2.3、深拷贝（deepcopy）

　　深拷贝（copy.deepcopy(x)）其实就是重新开辟了一个新的内存地址，存储deepcopy后的数据，和原来数据的内存地址完全不一样了，包括里层数据类型的内存地址。　

import copy

names = ['Angle', 'Zous', 'Athena', ['Banana', 'apple']]
name2 = copy.deepcopy(names)
names[1] = "宙斯"
print(names, "names的内存地址是{}".format(id(names)))
print(name2, "name2的内存地址是{}".format(id(name2)))

names[3][1] = '苹果'
print(names, id(names[3]))
print(name2, id(name2[3]))

#输出
['Angle', '宙斯', 'Athena', ['Banana', 'apple']] names的内存地址是2379824216776
['Angle', 'Zous', 'Athena', ['Banana', 'apple']] name2的内存地址是2379824217160
['Angle', '宙斯', 'Athena', ['Banana', '苹果']] 2379824304968
['Angle', 'Zous', 'Athena', ['Banana', 'apple']] 2379824305032

#可以看出，names不论是改变外层还是里层列表的数据，都不会影响到name2。

　　如图: