Python对象的浅拷贝与深拷贝 _深拷贝

愿君学长松，慎勿作桃李。这篇文章主要讲述Python对象的浅拷贝与深拷贝相关的知识，希望能为你提供帮助。
在讲我们深浅拷贝之前，我们需要先区分一下拷贝和赋值的概念。看下面的例子

a = [1,2,3]

赋值：

b = a

拷贝：

b = a.copy()

上面的两行代码究竟有什么不同呢？带着这个问题，继续

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看了上面这张图，相信大家已经对直接赋值和拷贝有了一个比较清楚的认识。
我们的深浅拷贝只是对于可变对象来讨论的。不熟悉的朋友需要自己去了解可变对象与不可变对象哦。
1. 对象的嵌套引用

a = { "list": [1,2,3] }

上面的代码，在内存中是什么样子的呢？请看下图：

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【Python对象的浅拷贝与深拷贝】原来，在我们的嵌套对象中，子对象也是一个引用。
1. 浅拷贝

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如上图所示，我们就可以很好的理解什么叫做浅拷贝了。
上面的 a 和 c 是一个独立的对象，但他们的子对象还是指向统一对象
1.1 浅拷贝的方法

.copy()

a = {"list": [1,2,3] } b = a.copy()
copy模块

import copy a = {"list": [1,2,3] } b = copy.copy(a)
列表切片[:]

a = [1,2,3,[1,2,3]] b = a[1:]
for循环

a = [1,2,3,[1,2,3]] b = [] for i in a: b.append(i)

1.2 浅拷贝的影响

a = {"list":[1,2,3]} b = a.copy() a["list"].append(4)print(a) # {list: [1, 2, 3, 4]}print(b) # {list: [1, 2, 3, 4]}

在上面的例子中，我们明明只改变 a 的子对象，却发现 b 的子对象也跟着改变了。这样在我们的程序中也许会引发很多的BUG。
2. 深拷贝上面我们知道了什么是浅拷贝，那我们的深拷贝就更好理解了。

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import copy a = {"list":[1,2,3]} b = copy.deepcopy(a) a["list"].append(4)print(a) # {list: [1, 2, 3, 4]}print(b) # {list: [1, 2, 3,]}

上面的例子中，我们再次修改 a 的子对象对 b 已经没有任何影响
3. 手动实现一个深拷贝主要采用递归的方法解决问题。判断拷贝的每一项子对象是否为引用对象。如果是就采用递归的方式将子对象进行复制。

def deepcopy(instance): if isinstance(instance, dict): return {k:deepcopy(v) for k,v in instance.items() }elif isinstance(instance, list): return [deepcopy(x) for x in instance]else: return instancea = {"list": [1,2,3]} b = deepcopy(a)print(a) # {list: [1, 2, 3]}print(b) # {list: [1, 2, 3]}a["list"].append(4) print(a) # {list: [1, 2, 3, 4]}print(b) # {list: [1, 2, 3]}

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