簡(jiǎn)述Python中深淺拷貝（copy）

在工作中，常涉及到數(shù)據(jù)的傳遞，在數(shù)據(jù)傳遞使用過程中，可能會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)被修改的問題。為了防止數(shù)據(jù)被修改，就需要在傳遞一個(gè)副本，即使副本被修改，也不會(huì)影響原數(shù)據(jù)的使用。為了生成這個(gè)副本，就產(chǎn)生了拷貝。今天就說一下Python中的深淺拷貝問題。

一、深淺copy

賦值運(yùn)算

l1 = ［1， 2， 3， ［22， 33］］l2 = l1l1.append（666）print（l1） # ［1， 2， 3， ［22， 33］， 666］print（l2） # ［1， 2， 3， ［22， 33］， 666］

圖解：

注意：l2 = l1是一個(gè)指向，是賦值，和深淺copy無關(guān)。

淺copy

其實(shí)列表是一個(gè)一個(gè)的槽位，每個(gè)槽位存儲(chǔ)的是該對(duì)象的內(nèi)存地址

#例1. 給大列表添加元素l1 = ［1， 2， 3， ［22， 33］］l2 = l1.copy（）# 或者下面這種方式，也是淺copy# import copy# l2 = copy.copy（l1）l1.append（666）

print（l1） # ［1， 2， 3， ［22， 33］， 666］print（l2） # ［1， 2， 3， ［22， 33］］

#例2. 給小列表添加元素l1 = ［1， 2， 3， ［22， 33］］l2 = l1.copy（）l1［-1］.append（666）

print（l1） # ［1， 2， 3， ［22， 33， 666］］print（l2） # ［1， 2， 3， ［22， 33， 666］］、

例3. 將l1列表中第一個(gè)元素改為6l1 = ［1， 2， 3， ［22， 33］］l2 = l1.copy（）l1［0］ = 6

print（l1） # ［6， 2， 3， ［22， 33］］print（l2） # ［1， 2， 3， ［22， 33］］

小結(jié)：

淺copy：會(huì)在內(nèi)存中新開辟一個(gè)空間，存放這個(gè)copy的列表，但是列表里面的內(nèi)容還是沿用之前對(duì)象的內(nèi)存地址。

深copy

import copyl1 = ［1， 2， 3， ［22， 33］］l2 = copy.deepcopy（l1）l1.append（666）print（l1） # ［1， 2， 3， ［22， 33］， 666］print（l2） # ［1， 2， 3， ［22， 33］］

但是python對(duì)深copy做了一個(gè)優(yōu)化，將可變的數(shù)據(jù)類型在內(nèi)存中重新創(chuàng)建一份，而不可變的數(shù)據(jù)類型則沿用之前的，所以內(nèi)存中是下面這樣的：

小結(jié)：

深copy：會(huì)在內(nèi)存中開辟新空間，將原列表以及列表里面的可變數(shù)據(jù)類型重新創(chuàng)建一份，不可變數(shù)據(jù)類型則沿用之前的。

為什么Python默認(rèn)的拷貝方式是淺拷貝？

時(shí)間角度：淺拷貝花費(fèi)時(shí)間更少。

空間角度：淺拷貝花費(fèi)內(nèi)存更少。

效率角度：淺拷貝只拷貝頂層數(shù)據(jù)，一般情況下比深拷貝效率高。

總結(jié)：

不可變對(duì)象在賦值時(shí)會(huì)開辟新空間。

可變對(duì)象在賦值時(shí)，修改一個(gè)的值，另一個(gè)也會(huì)發(fā)生改變。

深、淺拷貝對(duì)不可變對(duì)象拷貝時(shí)，不開辟新空間，相當(dāng)于賦值操作。

淺拷貝在拷貝時(shí)，只拷貝第一層中的引用，如果元素是可變對(duì)象，并且被修改，那么拷貝的對(duì)象也會(huì)發(fā)生變化。

深拷貝在拷貝時(shí)，會(huì)逐層進(jìn)行拷貝，直到所有的引用都是不可變對(duì)象為止。

Python 有多種方式實(shí)現(xiàn)淺拷貝，copy模塊的copy 函數(shù) ，對(duì)象的 copy 函數(shù) ，工廠方法，切片等。

大多數(shù)情況下，編寫程序時(shí)，都是使用淺拷貝，除非有特定的需求。

淺拷貝的優(yōu)點(diǎn)：拷貝速度快，占用空間少，拷貝效率高。

原文鏈接：https://blog.csdn.net/mall_lucy/article/details/104531218

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