Python中的賦值與深淺拷貝

鑑於對很多初學程式設計的小夥伴來說，對於賦值和深淺拷貝的用法有些疑問，所以我就結合python變數儲存的特性從記憶體的角度來談一談賦值和深淺拷貝~~~

一些基本的定義：

幾個術語的解釋

深淺拷貝的作用

對於不可變物件的深淺拷貝

不可變物件型別（這個不可變物件型別裡面不能包含可變物件型別，如元祖裡面包含列表就不滿足這個條件），沒有被拷貝的說法，即便是用深拷貝，檢視id的話也是一樣的，如果對其重新賦值，也只是新建立乙個物件，替換掉舊的而已。一句話就是，不可變型別，不管是深拷貝還是淺拷貝，位址值和拷貝後的值都是一樣的。

舉個栗子：

n1 = 123123n2 =n1
print
(n1,n2)
print
(id(n1))
print
(id(n2))
輸出結果：
123123 123123
1607915318992
1607915318992

在以上**塊當中，a2與a1所賦的值是一樣的，都是數字123123。因為python有乙個重用機制，對於同乙個數字，python並不會開闢一塊新的記憶體空間，而是維護同一塊記憶體位址，只是將該數字對應的記憶體位址的引用賦值給變數a1和a2。所以根據輸出結果，a1和a2其實對應的是同一塊記憶體位址，只是兩個不同的引用罷了。同樣的，對於a2 = a1，其實效果等同於「a1 = 123123; a2 = 123123」，它也就是將a1指向123123的引用賦值給a2。字串跟數字的原理雷同，如果把123123改成「abcabc」也是一樣的。

同樣的栗子：

import copy  #
使用淺拷貝需要匯入copy模組
n1 = 123123n3 = copy.copy(n1)  #
使用copy模組裡的copy()函式就是淺拷貝了
print
(n1,n3)
print
(id(n1))
print
(id(n3))
輸出結果：
123123 123123
2735567515344
2735567515344

通過使用copy模組裡的copy()函式來進行淺拷貝，把a1拷貝乙份賦值給a3，檢視輸出結果發現，a1和a3的記憶體位址還是一樣。

再來乙個栗子：

import
copy
n1 = 123123n4 = copy.deepcopy(n1)  #
深拷貝是用copy模組裡的deepcopy()函式
print
(n1,n4)
print
(id(n1))
print
(id(n4))
輸出結果：
123123 123123
2545114525392
2545114525392

這個。。。還用說嘛，直接看結論》

原理圖：

再舉個栗子

n1 = 
n2 = n1  #
賦值print
(n1,n2)
print
(id(n1))
print
(id(n2))
n1['
k1'] = 'c'
n1['
k3'][0] = 'd'
print
(n1,n2)
print
(id(n1))
print
(id(n2))
輸出結果：

1867471875528

我們的栗子當中用了乙個字典n1，字典裡面巢狀了乙個列表，當我們把n1賦值給n2時，記憶體位址並沒有發生變化，因為其實它也是只是把n1的引用拿過來賦值給n2而已（我們用了乙個字典來舉例，其他型別也是一樣的）。正因為如此，當我們修改字典裡面的資料時，n1和n2都會發生改變。

栗子走起

import
copy
n1 = 
n3 = copy.copy(n1)  #
淺拷貝print
(n1,n3)
print("")
print
(id(n1))
print
(id(n3))
print("")
print(id(n1["k3"
]))print(id(n3["k3"
]))n1['k1
'] = '
tom'
n1['
k3'][0] = '
jack
'print('
***************')
print
(n1,n3)
輸出結果：
栗子：
import
copy
n1 = 
n4 = copy.deepcopy(n1)  #
深拷貝print("")
print
(id(n1))
print
(id(n4))
print("")
print(id(n1["k3"
]))print(id(n4["k3"
]))n1['k1
'] = '
tom'
n1['
k3'][0] = '
jack
'print
(n1,n4)
通過以上結果發現，進行深拷貝時，字典裡面的第一層和裡面巢狀的位址都已經變了。對於深拷貝，它會拷貝多層，將第二層的列表也拷貝乙份，如果還有第三層巢狀，那麼第三層的也會拷貝，但是對於裡面的最小元素，比如數字和字串，這裡就是「wu」，123，「alex」，678之類的，按照python的機制，它們會共同指向同乙個位置，它的記憶體位址是不會變的。原理如下圖：
對於元祖來說，如果他裡面的元素都是不可變型別的元素，那麼不論是賦值，淺拷貝還是深拷貝，他們的id都是一樣的（不僅整個元祖的id是一樣的，裡面每乙個元素的id都是一樣的）。但是如果元祖裡面的元素有可變元素，如列表字典等，那麼對於賦值和淺拷貝來說，id仍然還是一樣的（不僅整個元祖的id是一樣的，裡面每乙個元素的id都是一樣的）；對於深拷貝來說，元祖的id和列表字典的id是不一樣的，但是對於最底層的數字，字串位址還是一樣的。
				python中的深淺拷貝與賦值。
賦值 賦值就是乙個變數引用乙個變數的值。這兩個變數共用乙個記憶體位址。當使用可變資料結構時 如 list,dict,set 其中乙個變數的值改變，會使另乙個變數的值也發生改變，但記憶體位址不改變。a 1 2,3 b ab 1 4print id a a,id b b 1992269718152 1,...
				python中的賦值與深淺拷貝
在python中，只有在int和字串，元組等不可變型別中，與深淺拷貝的結果一樣 因為其是不可變型別，都是連記憶體位址一起 複製 了。而在list，dict，set中，深淺拷貝並沒有複製 位址 複製 記憶體位址的結果就是，之後的操作會影響原來的物件。以下所有的內容都是基於記憶體位址來說的。1.int型...
				python中的賦值與深淺拷貝
python當中對於拷貝，分為兩種型別。一種是數字和字串，另一種就是列表 元組 字典等其他型別了。舉個栗子 a1 123123 a2 123123 a2 a1 賦值 print id a1 通過id 函式來列印變數在記憶體當中的位址 print id a2 輸出結果是 1959780298352 1...

Python中的賦值與深淺拷貝

python中的深淺拷貝與賦值。

python中的賦值與深淺拷貝

python中的賦值與深淺拷貝

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