从python中copy与deepcopy的区别看python引用

迈不过友情╰ 2022-08-11 17:58 134阅读 0赞

讨论copy与deepcopy的区别这个问题要先搞清楚python中的引用、python的内存管理。  
python中的一切事物皆为对象，并且规定参数的传递都是对象的引用。可能这样说听起来比较难懂，对比一下PHP中的赋值和引用就有大致的概念了。参考下面一段引用：  
1. python不允许程序员选择采用传值还是传引用。Python参数传递采用的肯定是“传对象引用”的方式。实际上，这种方式相当于传值和传引用的一种综合。如果函数收到的是一个可变对象（比如字典或者列表）的引用，就能修改对象的原始值——相当于通过“传引用”来传递对象。如果函数收到的是一个不可变对象（比如数字、字符或者元组）的引用，就不能直接修改原始对象——相当于通过“传值”来传递对象。   
2. 当人们复制列表或字典时，就复制了对象列表的引用同，如果改变引用的值，则修改了原始的参数。   
3. 为了简化内存管理，Python通过引用计数机制实现自动垃圾回收功能，Python中的每个对象都有一个引用计数，用来计数该对象在不同场所分别被引用了多少次。每当引用一次Python对象，相应的引用计数就增1，每当消毁一次Python对象，则相应的引用就减1，只有当引用计数为零时，才真正从内存中删除Python对象。  
所谓“传值”也就是赋值的意思了。那么python参数传递有什么特殊呢？看例子：  
>>> seq = \[1, 2, 3\]   
>>> seq\_2 = seq   
>>> seq\_2.append(4)   
>>> print seq, seq\_2 \[1, 2, 3, 4\] \[1, 2, 3, 4\]   
>>> seq.append(5)   
>>> print seq, seq\_2 \[1, 2, 3, 4, 5\] \[1, 2, 3, 4, 5\]  
  
  
如果按照PHP的语法，seq和seq\_2这两个变量对应两个不同的存储地址，自然对应不同的值，是毫无关联的，但是在python中确令我们大跌眼镜。再看下面的例子：  
  
  
>>> a = 1   
>>> b = a   
>>> b = 2   
>>> print a, b 1 2   
>>> c = (1, 2)   
>>> d = c   
>>> d = (1, 2, 3)   
>>> print c, d (1, 2) (1, 2, 3)  
  
  
显然和上面的例子有冲突吗？看开头引用的话就明白了，当引用的原始对象改变的时候，他俩就没有关系了，也就是说他俩是两个不同对象的引用，对应各自 引用计数加减1；而第一个例子中seq和seq\_2都是对原始对象\[1, 2, 3\]这个lis对象的引用，所以不管append()还是pop()都不会改变原始对象，只是改变了它的元素，这样也就不难理解第二个例子了，因为b = 2就是创建了一个新的 int 对象。  
接下来再通过例子看copy与deepcopy的区别：  
>>> seq = \[1, 2, 3\]   
>>> seq\_1 = seq   
>>> seq\_2 = copy.copy(seq)   
>>> seq\_3 = copy.deepcopy(seq)   
>>> seq.append(4)   
>>> print seq, seq\_1, seq\_2, seq\_3 \[1, 2, 3, 4\] \[1, 2, 3, 4\] \[1, 2, 3\] \[1, 2, 3\]   
>>> seq\_2.append(5)   
>>> print seq, seq\_1, seq\_2, seq\_3 \[1, 2, 3, 4\] \[1, 2, 3, 4\] \[1, 2, 3, 5\] \[1, 2, 3\]   
>>> seq\_3.append(6)   
>>> print seq, seq\_1, seq\_2, seq\_3 \[1, 2, 3, 4\] \[1, 2, 3, 4\] \[1, 2, 3, 5\] \[1, 2, 3, 6\]  
这个例子看不出copy之后和之前的联系，也看不出copy与deepcopy的区别。那么再看：  
>>> m = \[1, \['a'\], 2\]   
>>> m\_1 = m   
>>> m\_2 = copy.copy(m)   
>>> m\_3 = copy.deepcopy(m)   
>>> m\[1\].append('b')   
>>> print m, m\_1, m\_2, m\_3 \[1, \['a', 'b'\], 2\] \[1, \['a', 'b'\], 2\] \[1, \['a', 'b'\], 2\] \[1, \['a'\], 2\] >>> m\_2\[1\].append('c')   
>>> print m, m\_1, m\_2, m\_3 \[1, \['a', 'b', 'c'\], 2\] \[1, \['a', 'b', 'c'\], 2\] \[1, \['a', 'b', 'c'\], 2\] \[1, \['a'\], 2\]   
>>> m\_3\[1\].append('d')   
>>> print m, m\_1, m\_2, m\_3 \[1, \['a', 'b', 'c'\], 2\] \[1, \['a', 'b', 'c'\], 2\] \[1, \['a', 'b', 'c'\], 2\] \[1, \['a', 'd'\], 2\]  
  
  
从这就看出来区别了，copy拷贝一个对象，但是对象的属性还是引用原来的，deepcopy拷贝一个对象，把对象里面的属性也做了拷贝，deepcopy之后完全是另一个对象了。再看一个例子：  
  
  
>>> m = \[1, \[2, 2\], \[3, 3\]\]   
>>> n = copy.copy(m)   
>>> n\[1\].append(2)   
>>> print m, n \[1, \[2, 2, 2\], \[3, 3\]\] \[1, \[2, 2, 2\], \[3, 3\]\]   
>>> n\[1\] = 0   
>>> print m, n \[1, \[2, 2, 2\], \[3, 3\]\] \[1, 0, \[3, 3\]\]   
>>> n\[2\].append(3)   
>>> print m, n \[1, \[2, 2, 2\], \[3, 3, 3\]\] \[1, 0, \[3, 3, 3\]\]   
>>> m\[1\].pop() 2   
>>> print m, n \[1, \[2, 2\], \[3, 3, 3\]\] \[1, 0, \[3, 3, 3\]\]   
>>> m\[2\].pop() 3   
>>> print m, n \[1, \[2, 2\], \[3, 3\]\] \[1, 0, \[3, 3\]\]  
  
  
最后测试你到底掌握没有：  
  
  
l = \[\]   
d = \{'num': 0, 'sqrt': 0\}   
for x in \[1, 2, 3\]:   
    d\['num'\] = x   
    d\['sqrt'\] = x\*x   
    l.append(d)   
    print l  
  
  
由于我主要从事WEB开发，平时主要用framework里面一下package，很少研究python自身的一些东西，不过话说回来，我是用python来工作的，也不是专门研究这门语言的教授之类。时间越久发现python越有趣。  
  
  
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