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Python面试高频问题浅拷贝和深拷贝源码分析

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变量赋值

在Python可变数据类型(列表,字典,集合)中,把一个可变数据类型的变量赋给另一个变量,这两个变量引用的是同一个对象,内存地址是一样的,修改当中的一个变量,另一个变量相应也会被修改。

举一个例子:

l1=['a','b','c']
l2=l1
print(id(l1))
print(id(l2))
l2.append('d')
print("************")
print(id(l1))
print(l1)
print(id(l2))
print(l2)
输出:
838366483528
838366483528
************
838366483528
['a', 'b', 'c', 'd']
838366483528
['a', 'b', 'c', 'd']

输出结果这里就不再多做解释了, l1 和l2的地址相同,所以彼此间会产生影响。

浅拷贝

拷贝了一个对象的最顶层,只拷贝了对象的"引用"。

举一个前面文章的例子,list中只有一层,即元素中不包含其他list。

l3=['x','y','z']
l4=list(l3)
print(id(l3))
print(id(l4))
l4.append('a')
print(l3)
print(l4)
输出
831456302152
831480344136
['x', 'y', 'z']
['x', 'y', 'z', 'a']

从结果可以看到,l3 和l4的地址不同,所以彼此间不会发生影响。

我们再上一个例子,让l3中的第一个元素是一个list。

l3=[['x','y','z'],'a','b']
l4=list(l3)
print(id(l3))
print(id(l4))
l4.append('c')
print(l3)
print(l4)
结果
533336249416
533337391240
[['x', 'y', 'z'], 'a', 'b']
[['x', 'y', 'z'], 'a', 'b', 'c']

结果完全符合预期,因为第一个元素是list,那么他也是有地址的,我们对其进行打印。

print(id(l3[0]))
print(id(l4[0]))
结果
533336248904
533336248904

我们发现l3[0]和l4[0]的地址居然一样,再执行如下代码。

l3[0].append('yy')
print(l3)
print(l4)
结果
[['x', 'y', 'z', 'yy'], 'a', 'b']
[['x', 'y', 'z', 'yy'], 'a', 'b', 'c']

结果符合预期,修改l3[0]的值也影响了l4[0]。那么我们怎么做才能让l3[0]和l4[0]彼此也不发生影响呢,这就需要引入深拷贝。

深拷贝

深拷贝对对象中的每一层都进行了拷贝,拷贝后的对象与原对象完全独立,没有任何关系。要想实现深拷贝需要使用copy 模块中的deepcopy方法。

import copy
l3=[['x','y','z'],'a','b']
#l4=list(l3) #浅拷贝,使用=copy.copy(l3)也可以实现浅拷贝
l4=copy.deepcopy(l3) #深拷贝
l4.append('c')
print(id(l3[0]))
print(id(l4[0]))
l3[0].append('yy')
print(l3)
print(l4)
输出
407168435784
407166887304
[['x', 'y', 'z', 'yy'], 'a', 'b']
[['x', 'y', 'z'], 'a', 'b', 'c']

可以看到l3[0]和l4[0],已经完全独立,彼此没有影响了。

总结浅拷贝和深拷贝

话不多说,用两张图就可以进行简单解释:

浅拷贝,如下图:

Python面试高频问题浅拷贝和深拷贝源码分析

深拷贝,如下图:

Python面试高频问题浅拷贝和深拷贝源码分析

到此,关于“Python面试高频问题浅拷贝和深拷贝源码分析”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!


当前名称:Python面试高频问题浅拷贝和深拷贝源码分析
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