python中的深浅copy shallow copy和 deep copy

python中copy是分为浅copy和深copy

shallow copy

重新分配一块内存，创建一个新的对象，里面的元素是被拷贝对象中子元素的引用。

- 特点：会创建新的对象，这个对象并非是原对象的引用，而是原对象内第一层子元素对象的引用。

import copy

# L1 对象内部为两个元素： index 0 :[1,2],    index 1:(100,200)
L1 = [[1, 2], (100, 200)]
# 对L1进行浅copy ，此时，得到一个新的List对象，并赋值给L2，
L2 = list(L1)

print("L1的内存地址为--{},第一个元素的地址--{}，第二个元素的地址--{}".format(id(L1), id(L1[0]), id(L1[1])))
print("L2的内存地址为--{},第一个元素的地址--{}，第二个元素的地址--{}".format(id(L2), id(L2[0]), id(L2[1])))

# L1的内存地址为--2581953960968,第一个元素的地址--2581953961032，第二个元素的地址--2581951586568
# L2的内存地址为--2581953936904,第一个元素的地址--2581953961032，第二个元素的地址--2581951586568

# 修改共同引用的列表的内容，由于L1,L2的第一个元素都指向这个列表，因此，L1,L2 对应的元素内容 都发生了变化，但是id是不变的。
L1[0].append(3)
print(L1)  # [[1, 2, 3], (100, 200)]
print(L2)  # [[1, 2, 3], (100, 200)]

# L1 新增元素 ，L1 和L2  互相独立，不受影响
L1.append(100)
print(L1)  # [[1, 2, 3], (100, 200), 100]
print(L2)  # [[1, 2, 3], (100, 200)]

# 元组不可变，因此，元组使用 + ，得到的是一个新的元祖对象，因此L2内的元组对象id不变，L1内的元组对象id发生了变化。
L1[1] += (500, 600)

print(L1)   # [[1, 2, 3], (100, 200, 500, 600), 100]
print(L2)   # [[1, 2, 3], (100, 200)]
print("L1的内存地址为--{},第一个元素的地址--{}，第二个元素的地址--{}".format(id(L1), id(L1[0]), id(L1[1])))
print("L2的内存地址为--{},第一个元素的地址--{}，第二个元素的地址--{}".format(id(L2), id(L2[0]), id(L2[1])))
# L1的内存地址为--2581953960968,第一个元素的地址--2581953961032，第二个元素的地址--2581952542584
# L2的内存地址为--2581953936904,第一个元素的地址--2581953961032，第二个元素的地址--2581951586568
# 列表是可变的，+ 号操作，在之前基础上新增元素，类似列表的extend方法
L1[0] += [3000, 4000]
print(L1)   # [[1, 2, 3, 3000, 4000], (100, 200, 500, 600), 100]
print(L2)   # [[1, 2, 3, 3000, 4000], (100, 200)]
print("L1的内存地址为--{},第一个元素的地址--{}，第二个元素的地址--{}".format(id(L1), id(L1[0]), id(L1[1])))
print("L2的内存地址为--{},第一个元素的地址--{}，第二个元素的地址--{}".format(id(L2), id(L2[0]), id(L2[1])))
# L1的内存地址为--2581953960968,第一个元素的地址--2581953961032，第二个元素的地址--2581952542584
# L2的内存地址为--2581953936904,第一个元素的地址--2581953961032，第二个元素的地址--2581951586568

• 实现方式：

  • 该对象类型的工厂函数，
  • 切片操作(对部分类型对象有效)
  • copy模块中的copy函数

L1=[[100,200],(1000,2000)]
L3=list(L1)
L4=L1[:]
L5=copy.copy(L1)
print("L3的内存地址为--{},第一个元素的地址--{}，第二个元素的地址--{}".format(id(L3), id(L3[0]), id(L3[1])))
print("L4的内存地址为--{},第一个元素的地址--{}，第二个元素的地址--{}".format(id(L4), id(L4[0]), id(L4[1])))
print("L5的内存地址为--{},第一个元素的地址--{}，第二个元素的地址--{}".format(id(L5), id(L5[0]), id(L5[1])))
# L3的内存地址为--2581952584392,第一个元素的地址--2581953960904，第二个元素的地址--2581951626888
# L4的内存地址为--2581953960968,第一个元素的地址--2581953960904，第二个元素的地址--2581951626888
# L5的内存地址为--2581953936968,第一个元素的地址--2581953960904，第二个元素的地址--2581951626888

• 注意：对于元组，浅拷贝并不会创建新的内存，而是让新的变量指向被拷贝对象的内存地址。

s1=(100,200)
s2=tuple(s1)
s3=s1[:]
s4=copy.copy(s1)
print(id(s1))   # 2399341093128
print(id(s2))   # 2399341093128
print(id(s3))   # 2399341093128
print(id(s4))   # 2399341093128

deepcopy 深复制

重新分配一块内存，创建一个新对象，并将被拷贝对象中的所有元素，以递归的方式，复制到这个新对象中。新对象和原对象完全独立，互不影响。

import  copy

L1=[[1,2],(100,200)]

L2=copy.deepcopy(L1)
print("L1的内存地址为--{},第一个元素的地址--{}，第二个元素的地址--{}".format(id(L1), id(L1[0]), id(L1[1])))
print("L2的内存地址为--{},第一个元素的地址--{}，第二个元素的地址--{}".format(id(L2), id(L2[0]), id(L2[1])))
# L1的内存地址为--1665896340552,第一个元素的地址--1665896340616，第二个元素的地址--1665893966024
# L2的内存地址为--1665896340488,第一个元素的地址--1665896340808，第二个元素的地址--1665893966024

L1[0].append(3)
print(L1)   # [[1, 2, 3], (100, 200)]
print(L2)   # [[1, 2], (100, 200)]


L1.append(1000)
print(L1)   # [[1, 2, 3], (100, 200), 1000]
print(L2)   # [[1, 2], (100, 200)]

- 注意：在这里，L1和L2中的元组的内存地址是一样的，但是并不影响， 因为元组属于不可变对象，无法进行其他操作来改变。可以共享。

- 特殊情况：

l1 = [[1, 2], (30, 40)]
l2 = copy.deepcopy(l1)
l1.append(100)
l1[0].append(3)
print(l1) # [[1, 2, 3], (30, 40), 100]
print(l2) # [[1, 2], (30, 40)]

这个例子，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。但是深度拷贝 x 到 y 后，程序并没有出现 stack overflow 的现象。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。

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