Python中賦值 淺拷貝與深拷貝

python中關於物件複製有三種型別的使用方式，賦值、淺拷貝與深拷貝。他們既有區別又有聯絡，剛好最近碰到這一類的問題，研究下。

一、賦值

在python中，物件的賦值就是簡單的物件引用，這點和c++不同。如下：

list_a = [1,2,3,"hello",["python","c++"]]

list_b = list_a

這種情況下，list_b和list_a是一樣的，他們指向同一片記憶體，list_b不過是list_a的別名，是引用。

我們可以使用 list_b is list_a 來判斷，返回true，表明他們位址相同，內容相同。也可使用id(x) for x in list_a, list_b 來檢視兩個list的位址。

賦值操作（包括物件作為引數、返回值）不會開闢新的記憶體空間，它只是複製了新物件的引用

。也就是說，除了list_b這個名字以外，沒有其它的記憶體開銷。

修改了list_a，就影響了list_b；同理，修改了list_b就影響了list_a。

二、淺拷貝（shallow copy）

淺拷貝會建立新物件，其內容是原物件的引用。

淺拷貝有三種形式：切片操作，工廠函式，copy模組中的copy函式

比如對上述list_a，        

切片操作：list_b = list_a[:]   或者 list_b = [each for each in list_a]

工廠函式：list_b = list(list_a)

copy函式：list_b = copy.copy(list_a)

淺拷貝產生的list_b不再是list_a了，使用is可以發現他們不是同乙個物件，使用id檢視，發現它們也不指向同一片記憶體。但是當我們使用 id(x) for x in list_a 和 id(x) for x in list_b 時，可以看到二者包含的元素的位址是相同的。

但是要注意，淺拷貝之所以稱為淺拷貝，是它僅僅只拷貝了一層

，在list_a中有乙個巢狀的list，如果我們修改了它，情況就不一樣了。

三、深拷貝（deep copy）

深拷貝只有一種形式，copy模組中的deepcopy函式。

和淺拷貝對應，深拷貝拷貝了物件的所有元素，包括多層巢狀的元素

。因而，它的時間和空間開銷要高。

同樣對list_a，若使用

list_b = copy.deepcopy(list_a)

，再修改list_b將不會影響到list_a了。即使巢狀的列表具有更深的層次，也不會產生任何影響，因為深拷貝出來的物件根本就是乙個全新的物件，不再與原來的物件有任何關聯。

四、關於拷貝操作的警告

1、對於非容器型別，如數字，字元，以及其它「原子」型別，沒有拷貝一說。產生的都是原物件的引用。

2、如果元組變數值包含原子型別物件，即使採用了深拷貝，也只能得到淺拷貝。

參考：python核心程式設計第二版

js 淺拷貝直接賦值 js的賦值與淺拷貝 深拷貝

昨天翻了下陣列api，看到concat和slice方法，突然想到這個兩個方法是淺拷貝還是深拷貝，結果陷入了死胡同，為什麼mdn文件說是淺拷貝，但進行簡單的操作為什麼能複製成功啊，糾結半天後才弄清原由，原來我一直把賦值和深淺拷貝搞混了。首先不要把引用型別的賦值歸結為淺拷貝，深拷貝和淺拷貝只針對像 ob...

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原文 python中關於物件複製有三種型別的使用方式，賦值 淺拷貝與深拷貝。他們既有區別又有聯絡，剛好最近碰到這一類的問題，研究下。一 賦值 在python中，物件的賦值就是簡單的物件引用，這點和c 不同。如下 list a 1,2,3,hello python c list b list a 這種...

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python中關於物件複製有三種型別的使用方式，賦值 淺拷貝與深拷貝。他們既有區別又有聯絡，剛好最近碰到這一類的問題，研究下。在python中，物件的賦值就是簡單的物件引用，這點和c 不同。如下 list a 1,2,3,hello python c list b list a 這種情況下，list...