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小編給大家分享一下python深拷貝指的是什么,希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲,下面讓我們一起去探討吧!
Python 淺拷貝
常見的淺拷貝的方法,是使用數(shù)據(jù)類型本身的構(gòu)造器,比如下面兩個例子:
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)
運行結(jié)果為:
[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 的淺拷貝,同理 set2 是 set1 的淺拷貝。
當然,對于可變的序列,還可以通過切片操作符“:”來完成淺拷貝,例如:
list1 = [1, 2, 3] list2 = list1[:] print(list2) print("list1 == list2 ?",list1 == list2) print("list1 is list2 ?",list1 is list2)
運行結(jié)果為:
[1, 2, 3] list1 == list2 ? True list1 is list2 ? False
除此之外,Python 還提供了對應(yīng)的函數(shù) copy.copy() 函數(shù),適用于任何數(shù)據(jù)類型。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)
運行結(jié)果為:
[1, 2, 3] list1 == list2 ? True list1 is list2 ? False
不過需要注意的是,對于元組,使用 tuple() 或者切片操作符 ':' 不會創(chuàng)建一份淺拷貝,相反它會返回一個指向相同元組的引用:
tuple1 = (1, 2, 3) tuple2 = tuple(tuple1) print(tuple2) print("tuple1 == tuple2 ?",tuple1 == tuple2) print("tuple1 is tuple2 ?",tuple1 is tuple2)
運行結(jié)果為:
(1, 2, 3) tuple1 == tuple2 ? True tuple1 is tuple2 ? True
此程序中,元組 (1, 2, 3) 只被創(chuàng)建一次,t1 和 t2 同時指向這個元組。
看到這里,也許你可能對淺拷貝有了初步的認識。淺拷貝,指的是重新分配一塊內(nèi)存,創(chuàng)建一個新的對象,但里面的元素是原對象中各個子對象的引用。
對數(shù)據(jù)采用淺拷貝的方式時,如果原對象中的元素不可變,那倒無所謂;但如果元素可變,淺拷貝通常會出現(xiàn)一些問題,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)
運行結(jié)果為:
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,包含一個列表和一個元組;然后對 list1 執(zhí)行淺拷貝,賦予 list2。因為淺拷貝里的元素是對原對象元素的引用,因此 list2 中的元素和 list1 指向同一個列表和元組對象。
接著往下看,list1.append(100) 表示對 list1 的列表新增元素 100。這個操作不會對 list2 產(chǎn)生任何影響,因為 list2 和 list1 作為整體是兩個不同的對象,并不共享內(nèi)存地址。操作過后 list2 不變,list1 會發(fā)生改變。
再來看,list1[0].append(3) 表示對 list1 中的第一個列表新增元素 3。因為 list2 是 list1 的淺拷貝,list2 中的第一個元素和 list1 中的第一個元素,共同指向同一個列表,因此 list2 中的第一個列表也會相對應(yīng)的新增元素 3。
最后是 list1[1] += (50, 60),因為元組是不可變的,這里表示對 list1 中的第二個元組拼接,然后重新創(chuàng)建了一個新元組作為 list1 中的第二個元素,而 list2 中沒有引用新元組,因此 list2 并不受影響。
Python 深拷貝
通過這個例子,你可以很清楚地看到使用淺拷貝可能帶來的副作用。如果想避免這種副作用,完整地拷貝一個對象,就需要使用深拷貝。所謂深拷貝,是指重新分配一塊內(nèi)存,創(chuàng)建一個新的對象,并且將原對象中的元素,以遞歸的方式,通過創(chuàng)建新的子對象拷貝到新對象中。因此,新對象和原對象沒有任何關(guān)聯(lián)。
Python 中以 copy.deepcopy() 來實現(xiàn)對象的深度拷貝。比如上述例子寫成下面的形式,就是深度拷貝:
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)
運行結(jié)果為:
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,無論 list1 如何變化,list2 都不變。因為此時的 list1 和 list2 完全獨立,沒有任何聯(lián)系。
不過,深度拷貝也不是完美的,往往也會帶來一系列問題。如果被拷貝對象中存在指向自身的引用,那么程序很容易陷入無限循環(huán),例如:
import copy list1 = [1] list1.append(list1) print(list1) list2 = copy.deepcopy(list1) print(list2)
運行結(jié)果為:
[1, [...]] [1, [...]]
此例子中,列表 x 中有指向自身的引用,因此 x 是一個無限嵌套的列表。但是當深度拷貝 x 到 y 后,程序并沒有出現(xiàn)棧溢出的現(xiàn)象。這是為什么呢?
其實,這是因為深度拷貝函數(shù) deepcopy 中會維護一個字典,記錄已經(jīng)拷貝的對象與其 ID??截愡^程中,如果字典里已經(jīng)存儲了將要拷貝的對象,則會從字典直接返回。通過查看 deepcopy 函數(shù)實現(xiàn)的源碼就會明白:
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) # 查詢被拷貝對象 x 的 id y = memo.get(d, _nil) # 查詢字典里是否已經(jīng)存儲了該對象 if y is not _nil: return y # 如果字典里已經(jīng)存儲了將要拷貝的對象,則直接返回 ...
看完了這篇文章,相信你對python深拷貝指的是什么有了一定的了解,想了解更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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