python 图片深拷贝 python的深拷贝

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mob64ca1411e411 2023-12-06 22:34:01

文章标签 python 图片深拷贝 Python高级语法赋值、深拷贝与浅拷贝的区别深拷贝与浅拷贝赋值 文章分类 Python 后端开发

Python高级语法

Python的赋值、深拷贝与浅拷贝的区别

通过前面的学习我们了解到，在python中，给一个对象赋值，实际上就是对象对内存空间存储的值的引用。当我们把对象赋值给另一个变量的时候，这个变量并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用而已。

一般情况下我们会通过三种方法来实现拷贝对象的引用。

直接赋值

直接赋值,默认浅拷贝传递对象的引用而已,原始列表改变，被赋值的变量也会做相同的改变。其实就是对‘对象’的引用

示例：

>>> list_demo = [2, 4, 6]
>>> a = list_demo
>>> print(a)
[2, 4, 6]
>>> id(list_demo)
65006808
>>> id(a)
65006808
>>> list_demo.append(8)
>>> print(list_demo)
[2, 4, 6, 8]
>>> print(a)
[2, 4, 6, 8]
>>> id(list_demo)
65006808
>>> id(a)
65006808
>>>

通过 id() 函数我们可以得出，变量 list_demo 与 a 指向的都是同一个内存空间地址，当被赋值的 list_demo改变，被赋值的 a 同样会做相同的改变。这种现象普遍存在于 Python 之中，这种赋值的方式实现了 “假装” 拷贝，真实的情况还是两个变量和同一个对象之间的引用关系。

浅拷贝

import copy 模块的 copy.copy() 方法，该方法只拷贝父对象，没有拷贝子对象。且浅拷贝是创建一块新的内存空间，但是内存空间内的元素的地址均是父对象元素的地址的拷贝。所以当父对象内部的子对象发生改变时，拷贝对象的内部的子对象也会跟着改变。

示例：

>>> list_demo1 = [2, 4, 6, [8, 10]]
>>> a = list_demo1
>>> print(list_demo1)
[2, 4, 6, [8, 10]]
>>> print(a)
[2, 4, 6, [8, 10]]
>>>
>>>
>>> import copy
>>> b = copy.copy(list_demo1)
>>> id(list_demo1)
65103472
>>> id(b)
6011200
>>> list_demo1.append(12)
>>> print(list_demo1)
[2, 4, 6, [8, 10], 12]
>>> list_demo1[3]
[8, 10]
>>>
>>>
>>>
>>> list_demo1[3].append('hello')
>>> print(list_demo1)
[2, 4, 6, [8, 10, 'hello'], 12]
>>> print(b)
[2, 4, 6, [8, 10, 'hello']]
>>> list_demo1[3]
[8, 10, 'hello']
>>> b[3]
[8, 10, 'hello']
>>>
>>>
>>>
>>> id(list_demo1)
65103472
>>> id(b)
6011200
>>> id(list_demo1[3])
64679128
>>> id(b[3])
64679128
>>>

从上述代码可以看出，在执行浅拷贝的时候，浅拷贝实际上只拷贝引用，不拷贝内容。同时，浅拷贝会针对父对象的子对象进行判断，当父对象的子对象发生改变时，拷贝对象内的子对象同时也跟着改变。

深拷贝

import copy 模块的 copy.deepcopy() 方法，深拷贝与浅拷贝相反，就是彻彻底底的拷贝，完全的拷贝了父对象及子对象，同时指向一个新的内存空间地址。此时，虽然源对象与拷贝对象的内容是一样的，但是不管针对谁进行改动，另一个是丝毫不会受到影响的。

>>> list_demo2 = [2,3,4]
>>> c= copy.deepcopy(list_demo2)
>>> print(list_demo2)
[2, 3, 4]
>>> print(c)
[2, 3, 4]
>>> id(list_demo2)
6011440
>>> id(c)
6012440
>>> list_demo2.append(['a','b'])
>>> c.append([5,6])
>>> print(list_demo2)
[2, 3, 4, ['a', 'b']]
>>> print(c)
[2, 3, 4, [5, 6]]
>>> list_demo2[3].append('c')
>>> c[3].append(7)
>>> print(list_demo2)
[2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
>>> print(c)
[2, 3, 4, [5, 6, 7]]
>>>

从上述代码示例可以看出 list_demo2 与 c 相互独立，无论 list_demo2 与 c本身进行了修改，或者各自的子对象进行了修改都没有互相影响。