Python中，对象的赋值，拷贝（深/浅拷贝）之间是有差异的，如果使用的时候不注意，就可能产生意外的结果。

下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别。

对象赋值

直接看一段代码：

will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = will
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]

will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]

代码的输出为：

下面来分析一下这段代码：

• 首先，创建了一个名为will的变量，这个变量指向一个list对象，从第一张图中可以看到所有对象的地址（每次运行，结果可能不同）

• 然后，通过will变量对wilber变量进行赋值，那么wilber变量将指向will变量对应的对象（内存地址）由于will和wilber指向同一个对象，所以对will的任何修改都会体现在wilber上

• 这里需要注意的一点是，str是不可变类型，所以当修改的时候会替换旧的对象，产生一个新的地址39758496（int也是这种情况）

浅拷贝（等价于切片【：】）

下面就来看看浅拷贝的结果：

import copy

will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = copy.copy(will)

print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]

will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]

代码结果为：

分析一下这段代码：

通过copy模块里面的浅拷贝函数copy()，对will指向的对象进行浅拷贝，然后浅拷贝生成的新对象赋值给wilber变量

当对will进行修改的时候，两个列表指向不同的地址，但两个列表中嵌套的列表却是相同的类表。修改其中一个列表不会影响另一个列表，但修改一个列表中嵌套的那个列表是就会使另一个发生改变

总结一下，当我们使用下面的操作的时候，会产生浅拷贝的效果：

• 使用切片[:]操作
• 使用工厂函数（如list/dir/set）
• 使用copy模块中的copy()函数

深拷贝

最后来看看深拷贝：

import copy

will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = copy.deepcopy(will)

print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]

will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]

代码的结果为：

分析一下这段代码：

通过copy模块里面的深拷贝函数deepcopy()，对will指向的对象进行深拷贝，然后深拷贝生成的新对象赋值给wilber变量

当对进行修改的时，两个类表指向及其里面的元素指向不同的地址，对任何一个列表的操作不会影响另一个。

（但是int那个28不是指向相同的地址吗，这个见拷贝的特殊情况，但是修改任意一个的值不会影响另一个）

 

拷贝的特殊情况

对于非容器类型（如数字、字符串、和其他'原子'类型的对象）没有拷贝这一说，即若两个变量的值相同，就是指向相同的地址

程序（int）：

x=5

y=5

z=6

print(id(x),id(y),id(z))

print(x==y)

print(x is y)

x=6

print(id(x),id(y),id(z))

x=7

print(id(x),id(y),id(z))

输出:

(34319432, 34319432, 34319420)
True
True
(34319420, 34319432, 34319420)
(34319408, 34319432, 34319420)

解释：执行x=5开辟了内存空间并填入5，然后执行y=5时就去表里（编译原理的知识）查找，发现有5这个常量，就指向x对应的空间，在之后执行z=6时，先去表里查询发现没有6，就新开辟空间。然后x=6，表里有6这个常量，就去指向z对应的空间，再次修改x=7时，因为表里没有7这个常量，就新开辟内存空间，并把7填入该空间，然后令x指向该空间

即x为原子变量，每次执行x=时都从新分配空间，这个区别于非原子变量

• 只包含原子类型（int，float，str）对象，则不能深拷贝，看下面的例子

　　　　

总结

本文介绍了对象的赋值和拷贝，以及它们之间的差异：

• Python中对象的赋值都是进行对象引用（内存地址）传递
• 使用copy.copy()，可以进行对象的浅拷贝，它复制了对象，但对于对象中的元素，依然使用原始的引用.
• 如果需要复制一个容器对象，以及它里面的所有元素（包含元素的子元素），可以使用copy.deepcopy()进行深拷贝
• 对于非容器类型（如数字、字符串、和其他'原子'类型的对象）没有被拷贝一说

 

• 作者：田小计划

  出处：http://www.cnblogs.com/wilber2013/

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