python賦值與深淺拷貝

參考文章

在python中，物件的賦值就是簡單的物件引用，這點和c++不同。如下：

a =[1
,2,3
,"hello",[
"python"
,"c++"]]
b = a
for i in
range
(len
(a))
:print(id
(a[i])==
id(b[i]))
# all true
print
(a == b)
# true

這種情況下，b和a是一樣的，他們指向同一片記憶體，b不過是a的別名，是引用。我們可以使用a與b是否相同來判斷，返回true，表明他們位址相同，內容相同。

賦值操作（包括物件作為引數、返回值）不會開闢新的記憶體空間，它只是複製了新物件的引用。也就是說，除了b這個名字以外，沒有其它的記憶體開銷。

修改了a，就影響了b；同理，修改了b就影響了a。

a =[1
,2,3
,"hello",[
"python"
,"c++"]] 
b = a 
"add"
)print
("a="
,a,"b="
,b)#a=[1, 2, 3, 'hello', ['python', 'c++'], 'add'] b=[1, 2, 3, 'hello', ['python', 'c++'], 'add']

淺拷貝會建立新物件，其內容是原物件的引用。

淺拷貝有三種形式：切片操作，工廠函式，copy模組中的copy函式。

比如對上述a：

1、切片操作：b = a[:] 或者 b = [each for each in a]

2、工廠函式：b = list(a)

3、copy函式：b = copy.copy(a)

淺拷貝產生的b不再是a了，使用is可以發現他們不是同乙個物件，使用id檢視，發現它們也不指向同一片記憶體。但是當我們使用 id(x) for x in a 和 id(x) for x in b 時，可以看到二者包含的元素的位址是相同的。

a =[1
,2,3
,"hello",[
"python"
,"c++"]]
b = a[:]
print(id
(a)==
id(b)
)# false
for i in
range
(len
(a))
:print(id
(a[i])==
id(b[i]))
# all true
"add"
)print
("a"
, a,
"b", b)
# a [1, 2, 3, 'hello', ['python', 'c++']] b [1, 2, 3, 'hello', ['python', 'c++'], 'add']

但是要注意，淺拷貝之所以稱為淺拷貝，是它僅僅只拷貝了一層，在a中有乙個巢狀的list，如果我們修改了它，情況就不一樣了。

深拷貝只有一種形式，copy模組中的deepcopy函式。

和淺拷貝對應，深拷貝拷貝了物件的所有元素，包括多層巢狀的元素。因而，它的時間和空間開銷要高。

同樣對la，若使用b = copy.deepcopy(a)，再修改b將不會影響到a了。即使巢狀的列表具有更深的層次，也不會產生任何影響，因為深拷貝出來的物件根本就是乙個全新的物件，不再與原來的物件有任何關聯。

import copy
a =[1,
2,3,
"hello",[
"python"
,"c++"]]
b = copy.deepcopy(a)
print(id
(a)==
id(b)
)# false
for i in
range
(len
(a))
:print(id
(a[i])==
id(b[i]))
# true true true true false
print(id
(a[-1]
[0])
==id
(b[-1]
[0])
)# true
print(id
(a[-1]
[1])
==id
(b[-1]
[1])
)# true
"add"
)print
("a="
, a,
"b="
, b)
# a [1, 2, 3, 'hello', ['python', 'c++']] b [1, 2, 3, 'hello', ['python', 'c++'], 'add']

1、對於非容器型別，如數字，字元，以及其它「原子」型別，沒有拷貝一說。產生的都是原物件的引用。

2、如果元組變數值包含原子型別物件，即使採用了深拷貝，也只能得到淺拷貝。

python賦值與深淺拷貝

Python賦值與深淺拷貝

賦值與深淺拷貝

python中的深淺拷貝與賦值。

python賦值與深淺拷貝

Python賦值與深淺拷貝

賦值與深淺拷貝

python中的深淺拷貝與賦值。

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