python中的賦值與深淺拷貝

python當中對於拷貝，分為兩種型別。一種是數字和字串，另一種就是列表、元組、字典等其他型別了。

舉個栗子：

a1 = 123123
a2 = 123123
# a2 = a1 # 賦值
print(id(a1)) # 通過id()函式來列印變數在記憶體當中的位址
print(id(a2))

輸出結果是：

1959780298352

在以上**塊當中，a2與a1所賦的值是一樣的，都是數字123123。因為python有乙個重用機制，對於同乙個數字，python並不會開闢一塊新的記憶體空間，而是維護同一塊記憶體位址，只是將該數字對應的記憶體位址的引用賦值給變數a1和a2。所以根據輸出結果，a1和a2其實對應的是同一塊記憶體位址，只是兩個不同的引用罷了。同樣的，對於a2 = a1，其實效果等同於「a1 = 123123; a2 = 123123」，它也就是將a1指向123123的引用賦值給a2。字串跟數字的原理雷同，如果把123123改成「abcabc」也是一樣的。

import copy  # 使用淺拷貝需要匯入copy模組
a1 = 123123
a3 = copy.copy(a1) # 使用copy模組裡的copy()函式就是淺拷貝了
print(id(a1))
print(id(a3))

輸出結果是：

35233168

通過使用copy模組裡的copy()函式來進行淺拷貝，把a1拷貝乙份賦值給a3，檢視輸出結果發現，a1和a3的記憶體位址還是一樣。

舉個栗子：

import copy
a1 = 123123
a4 = copy.deepcopy(a1) # 深拷貝是用copy模組裡的deepcopy()函式
print(id(a1))
print(id(a4))

輸出結果為：

31432080

檢視結果發現，對於深拷貝，數字和字串在記憶體當中用的也是同一塊位址。

二、字典、列表、元組等其他型別的拷貝

舉個栗子：

n1 = 
n2 = n1 # 賦值
print(id(n1))
print(id(n2))

輸出結果：

2235551677536

我們的栗子當中用了乙個字典n1，字典裡面巢狀了乙個列表，當我們把n1賦值給n2時，記憶體位址並沒有發生變化，因為其實它也是只是把n1的引用拿過來賦值給n2而已。（我們用了乙個字典來舉例，其他型別也是一樣的）

原理如下圖：

舉個栗子：

import copy
n1 = 
n3 = copy.copy(n1) # 淺拷貝
print(id(n1))
print(id(n3))
print(id(n1["k3"]))
print(id(n3["k3"]))

輸出結果：

舉個栗子：

import copy
n1 = 
n4 = copy.deepcopy(n1) # 深拷貝
print(id(n1))
print(id(n4))
print(id(n1["k3"]))
print(id(n4["k3"]))

輸出結果：

31157560

35463600

35947144

35947336

通過以上結果發現，進行深拷貝時，字典裡面的第一層和裡面巢狀的位址都已經變了。對於深拷貝，它會拷貝多層，將第二層的列表也拷貝乙份，如果還有第三層巢狀，那麼第三層的也會拷貝，但是對於裡面的最小元素，比如數字和字串，這裡就是「wu」，123，「alex」，678之類的，按照python的機制，它們會共同指向同乙個位置，它的記憶體位址是不會變的。原理如下圖：

舉個實際應用場景的栗子。

我們在維護伺服器資訊的時候，經常會要更新伺服器資訊，這時我們重新乙個乙個新增是比較麻煩的，我們可以把原資料型別拷貝乙份，在它的基礎上做修改。

栗子一、使用淺拷貝

import copy
dic = 
# 定義了乙個字典，儲存伺服器資訊。
print('before', dic)
new_dic = copy.copy(dic)
new_dic['cpu'][0] = 50 # 更新cpu為50
print(dic)
print(new_dic)

輸出結果為：

before

這時我們會發現，使用淺拷貝時，我們修改新的字典的值之後，原來的字典裡面的cpu值也被修改了，這並不是我們希望看到的。

栗子二、使用深拷貝

import copy
dic = 
print('before', dic)
new_dic = copy.deepcopy(dic)
new_dic['cpu'][0] = 50
print(dic)
print(new_dic)

輸出結果：

before

使用深拷貝的時候，發現只有新的字典的cpu值被修改了，原來的字典裡面的cpu值沒有變。大功告成！

python中的賦值與深淺拷貝

python中的深淺拷貝與賦值。

python中的賦值與深淺拷貝

Python中的賦值與深淺拷貝

python中的賦值與深淺拷貝

python中的深淺拷貝與賦值。

python中的賦值與深淺拷貝

Python中的賦值與深淺拷貝

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