Python中的深浅拷贝详解

要说明Python中的深浅拷贝，可能要涉及到下面的一系列概念需要简单说明下:

变量-引用-对象(可变对象，不可变对象)切片-拷贝-浅拷贝-深拷贝

【变量-对象-引用】

在Python中一切都是对象，比如说:
3, 3.14, ‘Hello‘, [1,2,3,4],{‘a‘:1}......

甚至连type其本身都是对象，type对象

Python中变量与C/C++/Java中不同，它是指对象的引用

单独赋值： 比如说:

>>> a = 3

在运行a=3后，变量a变成了对象3的一个引用。在内部，变量事实上是到对象内存空间的一个指针

专业表述如下:

变量是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接的空间

对象是被分配的一块内存，存储其所代表的值

引用是自动形成的从变量到对象的指针

特别注意: 类型属于对象，不是变量

比如像刚才的a=3, 整数对象3包含了两重信息

1.
值为3

2.
一个头部信息：告诉Pthyon，这是个整数对象[相当于一个指向int的指针]

共享引用: 比如说

>>> a = 3

>>> b = a

在运行赋值语句b = a之后，变量a和变量b指向了同一个对象的内存空间.

从上图可以看到，a和b，其id完全一样，指向同一个整数对象3，或者说同一块内存

如果删掉a后, 不会影响b

【可变对象-不可变对象】

在Python中是指不可变对象:一旦创建就不可修改的对象，包括字符串，元祖，数字

在Python中是指可以修改的对象，包括：列表、字典

上面说的a,b都是整数，整数是不可变对象，如果是可变对象的话，就是另外一回事了。

>>> L1 = [2,3,4]      #L1变量指向的是一个可变对象:列表
>>> L2 = L1           #将L1值赋给L2后，两者共享引用同一个列表对象[1,2,3,4]
>>> L1[0] = 200       #因为列表可变，改变L1中第一个元素的值
>>> L1; L2            #改变后，L1，L2同时改变，因为对象本身值变了
[200, 3, 4]
[200, 3, 4]

如果在实际上，不想出现改变L2的值，有两种方法:切片技术 和拷贝 

>>> L1 = [2,3,4]
>>> L2 = L1
>>> id(L1);id(L2)     #如果只是共享引用一个可变对象的话
45811784L
45811784L
>>> L2 = L1[:]        #切片后，对象就不一样了
>>> id(L1);id(L2)     #切片后，对象就不一样了
45811784L
45806920L
>>> L1[0] = 200
>>> L1;L2             #L1发生改变，L2没有变化
[200, 3, 4]
[2,   3, 4]

【拷贝】

1. 切片技术应用于所有的序列，包括：列表、字符串、元祖

>>>但该技术不会应用Python可变的核心类型字典.对字典只能使用D.copy()方法或D.deepcopy()方法.

2. 深浅拷贝，计可用于序列，也可用于字典

>>> import copy

>>> X = copy.copy(Y)      #浅拷贝：只拷贝顶级的对象，或者说：父级对象

>>> X = copy.deepcopy(Y)  #深拷贝：拷贝所有对象，顶级对象及其嵌套对象。或者说：父级对象及其子对象

• 如果字典只有顶级对象:

• 如果字典中嵌套对象:

【结论】

• 深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间
• 如果源对象只有一级目录的话，源做任何改动，不影响深浅拷贝对象
• 如果源对象不止一级目录的话，源做任何改动，都要影响浅拷贝，但不影响深拷贝