首页 > 编程笔记 > Python笔记 阅读:2,800

Python深拷贝和浅拷贝详解

对于浅拷贝(shallow copy)和深度拷贝(deep copy),本节并不打算一上来抛出它们的概念,而是先从它们的操作方法说起,通过代码来理解两者的不同。

Python浅拷贝

常见的浅拷贝的方法,是使用数据类型本身的构造器,比如下面两个例子:
list1 = [1, 2, 3]
list2 = list(list1)
print(list2)
print("list1==list2 ?",list1==list2)
print("list1 is list2 ?",list1 is list2)

set1= set([1, 2, 3])
set2 = set(set1)
print(set2)
print("set1==set2 ?",set1==set2)
print("set1 is set2 ?",set1 is set2)
运行结果为:

[1, 2, 3]
list1==list2 ? True
list1 is list2 ? False
{1, 2, 3}
set1==set2 ? True
set1 is set2 ? False

在上面程序中,list2 就是 list1 的浅拷贝,同理 set2 是 set1 的浅拷贝。

当然,对于可变的序列,还可以通过切片操作符“:”来完成浅拷贝,例如:
list1 = [1, 2, 3]
list2 = list1[:]
print(list2)
print("list1 == list2 ?",list1 == list2)
print("list1 is list2 ?",list1 is list2)
运行结果为:

[1, 2, 3]
list1 == list2 ? True
list1 is list2 ? False


除此之外,Python 还提供了对应的函数 copy.copy() 函数,适用于任何数据类型。其用法如下:
import copy
list1 = [1, 2, 3]
list2 = copy.copy(list1)
print(list2)
print("list1 == list2 ?",list1 == list2)
print("list1 is list2 ?",list1 is list2)
运行结果为:

[1, 2, 3]
list1 == list2 ? True
list1 is list2 ? False


不过需要注意的是,对于元组,使用 tuple() 或者切片操作符 ':' 不会创建一份浅拷贝,相反它会返回一个指向相同元组的引用:
tuple1 = (1, 2, 3)
tuple2 = tuple(tuple1)
print(tuple2)
print("tuple1 == tuple2 ?",tuple1 == tuple2)
print("tuple1 is tuple2 ?",tuple1 is tuple2)
运行结果为:

(1, 2, 3)
tuple1 == tuple2 ? True
tuple1 is tuple2 ? True

此程序中,元组 (1, 2, 3) 只被创建一次,t1 和 t2 同时指向这个元组。

看到这里,也许你可能对浅拷贝有了初步的认识。浅拷贝,指的是重新分配一块内存,创建一个新的对象,但里面的元素是原对象中各个子对象的引用。

对数据采用浅拷贝的方式时,如果原对象中的元素不可变,那倒无所谓;但如果元素可变,浅拷贝通常会出现一些问题,例如:
list1 = [[1, 2], (30, 40)]
list2 = list(list1)

list1.append(100)
print("list1:",list1)
print("list2:",list2)

list1[0].append(3)
print("list1:",list1)
print("list2:",list2)

list1[1] += (50, 60)
print("list1:",list1)
print("list2:",list2)
运行结果为:

list1: [[1, 2], (30, 40), 100]
list2: [[1, 2], (30, 40)]
list1: [[1, 2, 3], (30, 40), 100]
list2: [[1, 2, 3], (30, 40)]
list1: [[1, 2, 3], (30, 40, 50, 60), 100]
list2: [[1, 2, 3], (30, 40)]

此程序中,首先初始化了 list1 列表,包含一个列表和一个元组;然后对 list1 执行浅拷贝,赋予 list2。因为浅拷贝里的元素是对原对象元素的引用,因此 list2 中的元素和 list1 指向同一个列表和元组对象。

接着往下看,list1.append(100) 表示对 list1 的列表新增元素 100。这个操作不会对 list2 产生任何影响,因为 list2 和 list1 作为整体是两个不同的对象,并不共享内存地址。操作过后 list2 不变,list1 会发生改变。

再来看,list1[0].append(3) 表示对 list1 中的第一个列表新增元素 3。因为 list2 是 list1 的浅拷贝,list2 中的第一个元素和 list1 中的第一个元素,共同指向同一个列表,因此 list2 中的第一个列表也会相对应的新增元素 3。

最后是 list1[1] += (50, 60),因为元组是不可变的,这里表示对 list1 中的第二个元组拼接,然后重新创建了一个新元组作为 list1 中的第二个元素,而 list2 中没有引用新元组,因此 list2 并不受影响。

通过这个例子,你可以很清楚地看到使用浅拷贝可能带来的副作用。如果想避免这种副作用,完整地拷贝一个对象,就需要使用深拷贝。所谓深拷贝,是指重新分配一块内存,创建一个新的对象,并且将原对象中的元素,以递归的方式,通过创建新的子对象拷贝到新对象中。因此,新对象和原对象没有任何关联。

Python 中以 copy.deepcopy() 来实现对象的深度拷贝。比如上述例子写成下面的形式,就是深度拷贝:
import copy
list1 = [[1, 2], (30, 40)]
list2 = copy.deepcopy(list1)

list1.append(100)
print("list1:",list1)
print("list2:",list2)

list1[0].append(3)
print("list1:",list1)
print("list2:",list2)

list1[1] += (50, 60)
print("list1:",list1)
print("list2:",list2)
运行结果为:

list1: [[1, 2], (30, 40), 100]
list2: [[1, 2], (30, 40)]
list1: [[1, 2, 3], (30, 40), 100]
list2: [[1, 2], (30, 40)]
list1: [[1, 2, 3], (30, 40, 50, 60), 100]
list2: [[1, 2], (30, 40)]

可以看到,无论 list1 如何变化,list2 都不变。因为此时的 list1 和 list2 完全独立,没有任何联系。

不过,深度拷贝也不是完美的,往往也会带来一系列问题。如果被拷贝对象中存在指向自身的引用,那么程序很容易陷入无限循环,例如:
import copy
list1 = [1]
list1.append(list1)
print(list1)

list2 = copy.deepcopy(list1)
print(list2)
运行结果为:

[1, [...]]
[1, [...]]

此例子中,列表 x 中有指向自身的引用,因此 x 是一个无限嵌套的列表。但是当深度拷贝 x 到 y 后,程序并没有出现栈溢出的现象。这是为什么呢?

其实,这是因为深度拷贝函数 deepcopy 中会维护一个字典,记录已经拷贝的对象与其 ID。拷贝过程中,如果字典里已经存储了将要拷贝的对象,则会从字典直接返回。通过查看 deepcopy 函数实现的源码就会明白:
def deepcopy(x, memo=None, _nil=[]):
    """Deep copy operation on arbitrary Python objects.
       
    See the module's __doc__ string for more info.
    """
   
    if memo is None:
        memo = {}
    d = id(x) # 查询被拷贝对象 x 的 id
    y = memo.get(d, _nil) # 查询字典里是否已经存储了该对象
    if y is not _nil:
        return y # 如果字典里已经存储了将要拷贝的对象,则直接返回
        ...

爱面试的程序媛,一个分享面试经验的公众号。跟着站长一起学习,每天都有进步。

通俗易懂,深入浅出,定时分享程序员面试的那点事。

面试如何造火箭?工作如何拧螺丝?都在这个公号哦。

扫描二维码关注公众号,免费领取价值 1000 元的求职面试资料(限时免费)!

当你决定关注「爱面试的程序媛」,你已然超越了90%的程序员!

爱面试的程序媛二维码
微信扫描二维码关注

所有教程

优秀文章