python 引用、浅拷贝、深拷贝

1. python引用

Python的赋值运算符"="并不会拷贝值，仅在变量与值之间建立引用（存储的是值在内存中的地址）

例如：a=1
并不是把1赋值给了a，而是在a与内存中的数字1之间建立了一个引用（变量a存储了数字1在内存中的地址）

注意是引用，不是拷贝即可

2. python浅拷贝和深拷贝

深浅拷贝区分主要是由于复合数据（即包含其它类型数据的数据）
例如，列表（例子：[1, 2, [1,2,3]]）

1. 浅拷贝只拷贝父对象（一层），一会拷贝对象的内部的可变子对象（多层）；
2. 深拷贝不管数据结构多么复杂，只要遇到可能发生改变的数据类型，就重新开辟一块内存空间把内容复制下来，直到最后一层。

示例

引用

a = [1, 2, "123"]
b = a

print(a)
print(b)

a[2] = "789"
print(a)
print(b)
1
2
3
4
5
6
7
8
9

[1, 2, ‘123’]
[1, 2, ‘123’]
[1, 2, ‘789’]
[1, 2, ‘789’]

浅拷贝（只拷贝一层）

import copy

a = [1, 2, "123"]
b = copy.copy(a)

print(a)
print(b)

a[2] = "789"
print(a)
print(b)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

[1, 2, ‘123’]
[1, 2, ‘123’]
[1, 2, ‘789’]
[1, 2, ‘123’]

存在问题：多层结构

import copy

a = [1, 2, [3, 4, 5]]
b = copy.copy(a)

print(a)
print(b)

a[2][0] = 0
print(a)
print(b)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

[1, 2, [3, 4, 5]]
[1, 2, [3, 4, 5]]
[1, 2, [0, 4, 5]]
[1, 2, [0, 4, 5]]

未合理调整多层结构

深拷贝

import copy

a = [1, 2, [3, 4, 5]]
b = copy.deepcopy(a)

print(a)
print(b)

a[2][0] = 0
print(a)
print(b)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

[1, 2, [3, 4, 5]]
[1, 2, [3, 4, 5]]
[1, 2, [0, 4, 5]]
[1, 2, [3, 4, 5]]

保证了多级结构的完整拷贝