python对象引用及深浅拷贝

  • python对象引用
  • 深拷贝和浅拷贝


关于python的复制操作及深浅拷贝问题，看了好多帖子，之前还特意写过一篇博客记录当时学习的结论，但当时理解不深，最近有些心得，记录于此。

python对象引用

python中的赋值操作均使用对象引用的方法。所谓对象引用，与其他语言中（比如c#）的引用传递和值传递均不同，介于二者之间。对象引用的具体规则如下：

若a=b，则a和b其实指向同一块内存，内存地址存于a和b内。

规则很简单，但由于python的一些特性，在具体使用中需要注意一些问题：

  1. 当赋值对象b为不可变对象时，比如数字、字符串等，类似于值传递的方法。也就是说，a改变b不会变。
    原因：在python中，不可变对象不能直接在原内存中更新，如果要改变，必须重新开辟内存，这也是不可变对象叫做不可变对象的原因。所以说，当a改变时，a已经指向另一块内存，b却还指向原内存，所以b自然不会随a改变。
  2. 当赋值对象b为可变对象时，比如列表、词典等，类似于引用传递的方法。也就是说，a在原内存发生改变时，b也随之改变；a改变内存地址，指向另一块内存时，b不会随之改变。
    原因：可变对象有两种改变方式。
    第一种：改变内存地址，指向另一块内存。比如a=[0,1]或a=a+[1,2]这种方式。,
    第二种：在原内存中更新内容。比如a+=[1,2]或者a.append(1)这种方式。
    a和b公用一块内存，只有当a在原内存中更新内容时，b才会随之改变。

由于python的对象传递这种特性以及数据类型的复杂性，python中的对象拷贝有两种特别的方式（深拷贝和浅拷贝），从而满足特别的需要。

深拷贝和浅拷贝

深拷贝和浅拷贝的区别是：
浅指拷贝不彻底，拷贝对象与原对象“藕断丝连”，其中一个改变会导致另一个也改变。
深指拷贝的比较彻底，所以拷贝对象改变不会影响原对象。
浅拷贝得到的新对象a和对象b只有第一层不相关。也就是说，a.list1和b.list1仍然是同一块内存地址，如果a.list1更新内存中的内容，b.list1也会随之改变。
而深拷贝则完全拷贝得到了一个全新对象，无论如何改变，都不会影响另一个。