Python中的賦值引用 淺拷貝 深拷貝小結

有部分參考資料：

from copy import copy,deepcopy

l = [1,2,3,4,[1,2,3]]
new_l = l
copy_l = copy(l)
deepcopy_l = deepcopy(l)
print('l',id(l))
print('new_l',id(new_l))
print('copy_l',id(copy_l))
print('deepcopy_l',id(deepcopy_l))

new_l 12727752

copy_l 12401416

deepcopy_l 12727432 

從上面的結果可以看出 l 與被賦值物件 new_l的記憶體位址時一樣的，淺拷貝和深拷貝 後的物件的記憶體位址與原始資料的記憶體位址都不一樣，在記憶體中開闢了一塊新的記憶體空間。

現在分別來看物件中的不可變元素的id值和可變元素的id值

print('l[1]',id(l[1]),'l[-1]',id(l[-1]))

print('new_l[1]',id(new_l[1]),'new_l[-1]',id(new_l[-1]))
print('copy_l[1]',id(copy_l[1]),'copy_l[-1]',id(copy_l[-1]))
print('deepcopy_l[1]',id(deepcopy_l[1]),'deepcopy_l[-1]',id(deepcopy_l[-1]))
結果：l[1] 1488257552 l[-1] 12729672
new_l[1] 1488257552 new_l[-1] 12729672
copy_l[1] 1488257552 copy_l[-1] 12729672
deepcopy_l[1] 1488257552 deepcopy_l[-1] 12729480

3.深拷貝：在記憶體中的另一塊位址中建立乙個新的變數，深拷貝建立的新變數中 不可變元素與原始物件中的不可變元素的位址相同，但是可變元素與原始物件中的可變元素的位址時不同的，也就是進行了深層次的拷貝。

print(copy_l)

print(l)

# 結果

[1, 2, 3, 4, [1, 2, 3]]

[1, 2, 3, 4, [1, 2, 3], 9]

如果改變原始資料中的不可變元素，淺拷貝建立的變數copy_l，值不會改變，如果改變原始資料中的可變元素，淺拷貝建立的變數，值是會相應的改變。

print(copy_l)

print(l)

# 結果

[1, 2, 3, 4, [1, 2, 3, 9]]

[1, 2, 3, 4, [1, 2, 3, 9]]

淺拷貝建立的物件，改變該物件中的不可變元素，對原始資料不會產生影響，改變該物件中的可變元素，原始資料也會改變。

print(l)

print(copy_l)

# 結果

[1, 2, 3, 4, [1, 2, 3, 9]]

[1, 2, 3, 4, [1, 2, 3, 9]]

print(l)

print(copy_l)

# 結果

[1, 2, 3, 4, [1, 2, 3]]

[1, 2, 3, 4, [1, 2, 3], 9]

小結淺拷貝：淺拷貝建立的物件 中的元素位址與原始物件中的元素位址是相同的，那麼兩者是相互影響的，只要其中任意乙個物件中的可變元素改變，另乙個物件也會改變。

new_l = l

copy_l = copy(l)
deepcopy_l = deepcopy(l)
print(l)
print(deepcopy_l)
# 結果
[1, 2, 3, 4, [1, 2, 3, 10]]
[1, 2, 3, 4, [1, 2, 3]]

python中賦值引用 淺拷貝 深拷貝

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