Python浅拷贝与深拷贝

Python中拷贝

Python中的赋值号=并不是真正的拷贝，这仅仅是一个引用。参照这篇博客。必要的时候，我们需要复制值，而不是使用引用。Python中有两种方式：浅拷贝深拷贝。

拷贝模块

在使用拷贝的时候，我们需要导入copy模块。比如：

import copy
copy.copy(x)  # 浅拷贝
copy.deepcopy(x)  # 深拷贝

浅拷贝（shallow copy）

浅拷贝创建一个新的存储原来对象元素的引用。因此，浅拷贝不会拷贝内嵌对象，它只会拷贝内嵌对象的引用。这意味着，一个拷贝过程不会递归或者创建内嵌对象本身的拷贝。

import copyold_list = [1,2,3,4,5]
new_list = copy.copy(old_list)# 两者输出相同的内容
print("Old list:", old_list)
print("New list:", new_list)# 两者不是一个对象
print(old_list is new_list)  # 输出False

但是，这两个list本身不相关。当在old_list尾部追加新的元素时，new_list的内容不会发生变化。比如：

import copyold_list=[1,2,3]
new_list=copy.copy(old_list)
old_list.append(4)
# 两者输出内容不同
print("Old list:",old_list)  # 1 2 3 4
print("New list:",new_list)  # 1 2 3# 只有旧的变化，数字是不可变元素
old_list[0]=0
print("Old list:",old_list)  # 0 2 3 4
print("New list:",new_list)  # 1 2 3# 只有新表变化，数字是不可变元素
new_list[0]=5
print("Old list:",old_list)  # 0 2 3 4
print("New list:",new_list)  # 5 2 3# 都变化
old_list.remove(2)
print("Old list:",old_list)  # 5 3 4
print("New list:",new_list)  # 5 3# 可变元素测试
class node:def __init__(self,n=0):self._n=nold_list=[node(0),node(1),node(2)]
new_list=copy.copy(old_list)old_list[0]._n=1
print("Old list[0]:",old_list[0]._n)  # 1
print("New list[0]:",new_list[0]._n)  # 1

由上述的例子可知，浅拷贝是拷贝的内嵌元素的引用；如果原来的元素增加新的元素，拷贝元素不变；如果改变两者任何一个可变的公共引用（即拷贝前的），那么元素都会发生变化；改变不可变元素的值，不会发生变化。
如果是复合对象，即递归的内嵌，那么只把最外层的视为内嵌的引用。直接上代码：

import copyold_list = [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]
new_list = copy.copy(old_list)old_list[1][1] = 'AA'print("Old list:", old_list)  # [[1, 1, 1], [2, 'AA', 2], [3, 3, 3]]
print("New list:", new_list)  # [[1, 1, 1], [2, 'AA', 2], [3, 3, 3]]

也就是说，这和node的那个一样，都是可变的。

深拷贝（deep copy）

深拷贝是一个递归的操作。可以把这个理解成真正意义上的“拷贝”操作。

import copyold_list = [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]
new_list = copy.deepcopy(old_list)old_list[1][0] = 'BB'print("Old list:", old_list)  # [[1, 1, 1], ['BB', 2, 2], [3, 3, 3]]
print("New list:", new_list)  # [[1, 1, 1], ['BB', 2, 2], [3, 3, 3]]

总结：

浅拷贝拷贝引用，深拷贝是创建新对象。前者速度快、占用内存少，但是新旧对象有关联；后者虽然速度慢且耗内存，但是新旧对象之间没任何影响。