详解python深浅拷贝（python深浅拷贝的底层理解）

off999 2024-10-05 19:43 35 浏览 0 评论

python中的深浅拷贝是我们面试中经常被问到的问题，也是工作中容易掉坑的一个地方，这里勇哥给大家分享一下几种拷贝类型的区别。

1）赋值

在Python中，我们经常需要对某个变量或对象进行赋值，其实对某个对象赋值就是对传递的对象进行引用。因此将它赋值给另一个变量时，python并没有拷贝这个对象，而是拷贝了这个对象的引用。

如下例所示，将a变量赋值给b，其实只是将a变量指向的地址赋值给b。a的地址赋值给b就是把a的引用传递给b。这样a和b都指向12这个常量存放的地方。

2）浅拷贝

只是拷贝了最外围的对象本身(即父对象)，内部的元素（即子对象）只是拷贝了一个引用。也就是说将对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象并没有被复制。

如下例所示，列表a中11,22,33元素就是列表a的外围对象，而列表中第4个元素[55,66]中的55相对于第4个元素整体来说就是子对象。调用列表中copy方法或者copy模块中的copy方法其实就是一个浅拷贝，在b中修改外围元素可以成功进行修改，但是不会影响到a，如果修改第4个元素中的子元素会影响到a。所以我们说这是一个浅拷贝，拷贝的不彻底。

通过上例我们可以发现浅拷贝后，a 和 b 确实是一个相对独立的对象，但他们的子对象还是指向同一个对象（是引用）。

3）深拷贝

如果想拷贝的更加彻底一点，可以使用深拷贝。

这里用深拷贝后，我们发现再b列表中的第4个元素中的子元素进行修改的时候,并没有影响到a元素。

其实深拷贝就是在内存中重新开辟一块内存空间,无论你的数据结构有多复杂,只要修改了数据,它就会重新开辟一块内存空间把内容复制下来,直到最后一层。

因此如果我们不想让拷贝的元素进行修改操作后影响到原对象，使用深拷贝是一个不错的选择。如果数据结构不存在嵌套，使用浅拷贝可以减少内存占用。

python深拷贝