Python编程学习——拷贝

简介：

这一篇博客主要讨论Python对象的拷贝问题，区分浅拷贝和深拷。为了保持追踪内存中的对象，Python使用了引用计数这一简单技术，下面将进行简单介绍。

1、引用计数：

当对象被创建并赋值给变量时，该对象的引用计数就被设置为 1 。当同一个对象又被赋值给其他变量时，或作为参数传给函数、方法或类实例时，或被赋值为一个窗口对象的成员时，该对象的一个新的引用（或称为别名）就被创建，该对象的引用计数加 1 。使用del关键字可以减少引用计数。

我们可以看到下面代码：

#!/usr/bin/env python
import sys
x = 3.14
print ‘x ‘, id(x), sys.getrefcount(x)
y = x
print ‘y ‘, id(y), sys.getrefcount(y)
z = 3.14
print ‘z ‘, id(z), sys.getrefcount(z)
del x
print ‘PI‘, id(3.14), sys.getrefcount(3.14)

输出如下：

x  34645712 4
y  34645712 5
z  34645712 6
PI 34645712 5

我们看到，虽然引用计数的变化情况与我们想象中一样，但是值却有点不一样，对于这种现象，Python官网给出了解释：

sys.getrefcount(object)
Return the reference count of the object. The count returned is generally one higher than you might expect, because it includes the (temporary) reference as an argument to getrefcount().

2、拷贝：

从前面我们可以知道，对象赋值其实是简单的对象引用，拷贝操作可以导入Python的copy模块并调用内置函数完成，具体见下面代码：

#!/usr/bin/env python
import copy

def print_(arg):
    print id(arg),arg,‘---‘,id(arg[2]),arg[2]

a = [‘123‘, ‘456‘, [123,456]]
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
a.append(‘789‘); a[2].insert(2,789)     // 修改列表
print_(a); print_(b); print_(c); print_(d)

输出如下：

140694526889784 [‘123‘, ‘456‘, [123, 456, 789], ‘789‘] --- 140694526920680 [123, 456, 789]
140694526889784 [‘123‘, ‘456‘, [123, 456, 789], ‘789‘] --- 140694526920680 [123, 456, 789]
140694527025592 [‘123‘, ‘456‘, [123, 456, 789]] --- 140694526920680 [123, 456, 789]
140694526919672 [‘123‘, ‘456‘, [123, 456]] --- 140694527027464 [123, 456]

关于引用有下面几点注意事项：

1）非容器类型（比如数字，字符串和其他“原子”类型的对象，像代码、类型和xrange对象等）没有拷贝一说。

2）如果元组变量只包含原子类型对象，对它的深拷贝不会进行，即此时深拷贝也为浅拷贝。

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