一、对象赋值

  • 首先,创建了一个名为 will 的变量,这个变量指向一个 list 对象,从第一张图中可以看到所有对象的地址(每次运行,结果可能不同)
  • 然后,通过 will 变量对 wilber 变量进行 赋值,那么 wilber 变量将 指向 will 变量对应的对象(内存地址)
    • 也就是说 wilber is will; wilber[i] is will[i]
    • 可以理解为,Python 中,对象的赋值都是进行对象引用(内存地址)传递
  • 最后,第三张图中,由于 willwilber 指向同一个对象,所以对 will 的任何修改都会体现在 wilber
    • 这里需要注意的一点是,str 是不可变类型,所以当修改的时候会替换旧的对象,产生一个新的地址 39758496

二、浅拷贝

  • 首先,依然使用一个 will 变量,指向一个 list 类型的对象
  • 然后,通过 copy 模块里面的浅拷贝函数 copy(),对 will 指向的对象进行浅拷贝,然后浅拷贝生成的新对象赋值给 wilber 变量
    • 浅拷贝会创建一个新的对象,这个例子中 wilber is not will
    • 但是,对于对象中的元素,浅拷贝就只会使用 原始元素的引用(内存地址),也就是说 wilber[i] is will[i]
  • 最后,当对 will 进行修改的时候
    • 由于 list 的第一个元素是不可变类型,所以 will 对应的 list 的第一个元素会使用一个新的对象39758496
    • 但是 list 的第三个元素是一个可变类型,修改操作不会产生新的对象,所以 will 的修改结果会相应的反应到 wilber
  • 总结一下,当我们使用下面的操作的时候,会产生浅拷贝的效果:
    • 使用切片操作
    • 使用工厂函数(如list/dir/set
    • 使用copy模块中的 copy() 函数

三、深拷贝

  • 首先,同样使用一个 will 变量,指向一个 list 类型的对象
  • 然后,通过 copy 模块里面的深拷贝函数 deepcopy(),对 will 指向的对象进行深拷贝,然后深拷贝生成的新对象赋值给 wilber变量
    • 跟浅拷贝类似,深拷贝也会创建一个新的对象,这个例子中 wilber is not will
    • 但是,对于对象中的元素,深拷贝都会重新生成一份(有特殊情况,下面会说明),而不是简单的使用原始元素的引用(内存地址)
      • 例子中 will 的第三个元素指向39737304,而 wilber 的第三个元素是一个全新的对象 39773088,也就是说,wilber[2] is not will[2]
      • 但 list 中的前两项是字符串和数字,它们属于 不可变数据类型,为了提升效率,在 python 语言中,内存中只存一份不可变对象,并将其地址(即引用)赋值给其它变量,所以说wilber[0 or 1] is will[0 or 1]
  • 最后,当对 will 进行修改的时候
    • 由于 list 的第一个元素是不可变类型,所以 will 对应的 list 的第一个元素会使用一个新的对象39758496
    • 但是 list 的第三个元素是一个可变类型,修改操作不会产生新的对象,但是由于 wilber[2] is not will[2],所以will 的修改不会影响 wilber

四、总结

1、容器类型(list、tuple、dict、set)的赋值、浅拷贝和深拷贝

  • numpy 数据的 .copy() 方法是深拷贝
  • 赋值(使用 =
    • 赋值是将一个对象的地址赋值给一个变量,让变量指向该地址( 旧瓶装旧酒
    • 修改不可变对象(str、tuple)需要开辟新的空间
    • 修改可变对象(list等)不需要开辟新的空间
  • 浅拷贝(使用 copy.copy()
    • 浅拷贝是在另一块地址中创建一个 新的变量或容器 ,但是容器内的元素的地址均是源对象的元素的地址的拷贝
    • 也就是说新的容器中的元素指向了旧的地址( 新瓶装旧酒
  • 深拷贝(使用 copy.deepcopy()
    • 深拷贝是在另一块地址中创建一个 新的变量或容器,同时容器内的元素的 地址也是新开辟的 仅仅是值相同而已,是完全的副本
    • 也就是说新的容器中的元素指向了新的地址( 新瓶装新酒
    • 注意:对于容器中的 不可变元素类型,考虑到效率,依然使用原始的引用

2、非容器类型

  • 对于非容器类型(如数字、字符串等原子类型的对象)没有被拷贝一说

五、参考资料

1、图解 Python 深拷贝和浅拷贝
2、谈谈 Python 中的深拷贝和浅拷贝
3、Python 直接赋值、浅拷贝和深度拷贝解析

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