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python深拷贝实现原理_从底层剖析Python深浅拷贝

發布時間:2025/3/15 python 32 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python深拷贝实现原理_从底层剖析Python深浅拷贝 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

拷貝的用途

拷貝就是copy,目的在于復制出一份一模一樣的數據。使用相同的算法對于產生的數據有多種截然不同的用途時就可以使用copy技術,將copy出的各種副本去做各種不同的操作。

值得一提的是絕大部分編程語言中對于copy都有深淺拷貝的概念,所以充分的理解本章節的知識也是在為今后學習其他編程語言少走彎路。

在Python中,除開手動deepcopy(),其他的任何操作都是淺拷貝。

Python = 賦值示例

好了,廢話不多說。直接進入主題,上代碼:

>>> # ==== = 賦值示例 ====

>>>

>>> li1 = ["a","b",[1,2]] # 注意存儲的數據類型。第一層存儲2個不可變類型,1個可變類型小容器(list),第二層存儲2個不可變類型

>>> id(li1) # 第一層,查看變量名所指向的列表(第一層容器)的內存地址id號

2324901133120

>>> id(li1[0]) # 第一層,查看第一層容器中的具體元素內存地址id號

2324900663472

>>> id(li1[-1]) # 第二層(小容器id號),查看第一層容器中的小容器list的內存地址id號

2324900812864

>>> li1

['a', 'b', [1, 2]]

>>> # =============手動分割線=============

>>> li2 = li1

>>> id(li2) # 第一層,查看變量名所指向的列表(第一層容器)的內存地址id號

2324901133120

>>> id(li2[0]) # 第一層,查看第一層容器中的具體元素內存地址id號

2324900663472

>>> id(li2[-1]) # 第二層(小容器id號),查看第一層容器中的小容器list的內存地址id號

2324900812864

>>> li2 # 可以看到 li2 與li1 不管是第一層。還是第二層的內存地址id號都全部一樣

['a', 'b', [1, 2]]

>>>

嘗試修改li1,查看li2的變化:

# Python學習交流群:778463939

>>> li1[0] = "x"

>>> li1[-1][-1] = 20

>>> li1

['x', 'b', [1, 20]]

>>> li2 #可以看到li2隨著li1而變化,不管是第一層還是第二層都跟著變化,因為內存引用都全部一樣。

['x', 'b', [1, 20]]

>>>

賦值結論:

本體

1.修改不可變類型數據(如:第一層的str)

2.修改可變數據類型中的數據(如:第二層小容器list中的數據)

對應關系

拷貝體

1.不保持原本體中的值,跟隨本體變化

2.不保持原本體中的值,跟隨本體變化

底層原理

Python 淺拷貝示例

淺拷貝,用到list數據類型自帶的方法,copy()。我們來看一看會怎么樣:

>>> # ==== 淺拷貝示例 ====

>>>

>>> li1 = ["a","b",[1,2]] # 注意存儲的數據類型。第一層存儲2個不可變類型,1個可變類型小容器(list),第二層存儲2個不可變類型

>>> id(li1) # 第一層,查看變量名所指向的列表(第一層容器)的內存地址id號

3120558308288

>>> id(li1[0]) # 第一層,查看第一層容器中的具體元素內存地址id號

3120557838512

>>> id(li1[-1]) # 第二層(小容器id號),查看第一層容器中的小容器list的內存地址id號

3120557987904

>>> li1

['a', 'b', [1, 2]]

>>> #=============手動分割線=============

>>> li2 = li1.copy()

>>> id(li2) # 第一層,查看變量名所指向的列表(第一層容器)內存地址id號

3120558308352

>>> id(li2[0]) # 第一層,查看第一層容器中的具體元素內存地址id號

3120557838512

>>> id(li2[-1]) # 第二層(小容器id號),查看第一層容器中的小容器list的內存地址id號

3120557987904

>>> li2 # 可以看到 li2 與li1 第一層的內存地址已經發生了變化。只有第二層的內存引用地址一樣

['a', 'b', [1, 2]]

>>>

嘗試修改li1,查看li2的變化:

>>> li1[0] = "x"

>>> li1[-1][-1] = 20

>>> li1

['x', 'b', [1, 20]]

>>> li2 # li2 僅僅只有第二層小容器list中的值發生了變化。而第一層中的str不可變類型并沒有發生變化

['a', 'b', [1, 20]]

>>>

淺拷貝結論:

本體

1.修改不可變類型數據(如:第一層的str)

2.修改可變數據類型中的數據(如:第二層小容器list中的數據)

對應關系

拷貝體

1.保持原本體中的值,不發生變化

2.不保持原本體中的值,跟隨本體變化

底層原理

Python 深拷貝示例

使用深拷貝需要導入Python的內置庫,copy,具體使用方式還是看代碼:

>>> # ==== 深拷貝示例 ====

>>> # Python學習交流群:778463939

>>> from copy import deepcopy # deep深度的意思,copy就拷貝。

>>> li1 = ["a","b",[1,2]] # 注意存儲的數據類型。第一層存儲2個不可變類型,1個可變類型小容器(list),第二層存儲2個不可變 類型

>>> id(li1) # 第一層,查看變量名所指向的列表(第一層容器)的內存地址id號

3120558351168

>>> id(li1[0]) # 第一層,查看第一層容器中的具體元素內存地址id號

3120557838512

>>> id(li1[-1]) # 第二層(小容器id號),查看第一層容器中的小容器list的內存地址id號

3120558353280

>>> li1

['a', 'b', [1, 2]]

>>> #=============手動分割線=============

>>> li2 = deepcopy(li1)

>>> id(li2) # 第一層,查看變量名所指向的列表(第一層容器)內存地址id號

3120558308288

>>> id(li2[0]) # 第一層,查看第一層容器中的具體元素內存地址id號

3120557838512

>>> id(li2[-1]) # 第二層(小容器id號),查看第一層容器中的小容器list的內存地址id號

3120558904448

>>> li2 # 可以看到 li2 與li1 第一層的內存地址已經發生了變化。只有第二層的內存引用地址一樣

['a', 'b', [1, 2]]

>>>

嘗試修改li1,查看li2的變化:

>>> li1[0] = "x"

>>> li1[-1][-1] = 20

>>> li1

['x', 'b', [1, 20]]

>>> li2 # li2 由于小容器也新生成了一個。所以即使li1小容器中的值發生改變,li2小容器中的值依然是原本的值

['a', 'b', [1, 2]]

>>>

深拷貝結論:

本體

1.修改不可變類型數據(如:第一層的str)

2.修改可變數據類型中的數據(如:第二層小容器list中的數據)

對應關系

拷貝體

1.保持原本體中的值,不發生變化

2.保持原本體中的值,不發生變化

底層原理

其他圖示

b = a: 賦值引用,a 和 b 都指向同一個對象。

b = a.copy():淺拷貝, a 和 b 是一個獨立的對象,但他們的子對象還是指向統一對象(是引用)。

b = copy.deepcopy(a): 深度拷貝, a 和 b 完全拷貝了父對象及其子對象,兩者是完全獨立的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python深拷贝实现原理_从底层剖析Python深浅拷贝的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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