语言-Python-深浅拷贝
简述
一开始的理解感觉就是：浅拷贝类似C中的指针，仅仅是新建了一个指向该片存储地址的指正。深拷贝的话就是将整片内存全部拷入新的区域。 后来google了一下也确实如此。
引用stackoverflow上一位高赞的话: Shallow copies duplicate as little as possible. A shallow copy of a collection is a copy of the collection structure, not the elements. With a shallow copy, two collections now share the individual elements.
Deep copies duplicate everything. A deep copy of a collection is two collections with all of the elements in the original collection duplicated.
另一高赞用图说明了问题
-
浅拷贝
当我们使用了浅拷贝，仅仅是指针指向发生了变化 -
深拷贝
深拷贝则是将整片结构连带数据拷入
实例
- 一般情况
>>> import copy
>>> origin = [1, 2, [3, 4]]
#origin 里边有三个元素：1， 2，[3, 4]
>>> cop1 = copy.copy(origin)
>>> cop2 = copy.deepcopy(origin)
>>> cop1 == cop2
True
>>> cop1 is cop2
False
#cop1 和 cop2 看上去相同，但已不再是同一个object
>>> origin[2][0] = "hey!"
>>> origin
[1, 2, ['hey!', 4]]
>>> cop1
[1, 2, ['hey!', 4]]
>>> cop2
[1, 2, [3, 4]]
#把origin内的子list [3, 4] 改掉了一个元素，观察 cop1 和 cop2
- 对于简单的元素，都是一样的
>>> import copy >>> origin = 1 >>> cop1 = copy.copy(origin) #cop1 是 origin 的shallow copy >>> cop2 = copy.deepcopy(origin) #cop2 是 origin 的 deep copy >>> origin = 2 >>> origin 2 >>> cop1 1 >>> cop2 1 #cop1 和 cop2 都不会随着 origin 改变自己的值 >>> cop1 == cop2 True >>> cop1 is cop2 True
小拓展
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a = [4, 5, 6] //赋新的值给 a
>>> a
[4, 5, 6]
>>> b
[1, 2, 3]
# a 的值改变后，b 并没有随着 a 变
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a[0], a[1], a[2] = 4, 5, 6 //改变原来 list 中的元素
>>> a
[4, 5, 6]
>>> b
[4, 5, 6]
# a 的值改变后，b 随着 a 变了
在第一段代码中，[4, 5, 6]应该是在空间中新开辟了一片位置，a指向了4所在的位置 在第二段代码中，逐个元素地修改a的值，指针指向没有发生变化