Python - 拷贝 - 浅拷贝(Shallow Copy)和深拷贝(Deep Copy)

Python - 拷贝 - 浅拷贝(Shallow Copy)和深拷贝(Deep Copy)

前言

假设我以这样的方式创建一个3 x 5的二维数组:

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a = [[0] * 5] * 3

然后我修改$a[2][3]$的值为$1$:

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a[2][3] = 1

结果会发现数组$a$中第二维坐标为$3$的数全部被修改为了$1$,而没有发生“第一维坐标为$2$的数全部被改成了$1$”

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print(a)  # [[0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1, 0]]

原因

这就涉及到了Python中的拷贝机制。

Python中的数据按照其是否可以更改,可以分为两类:

  • 可变类型包括列表(list)、字典(dict)和集合(set)
  • 不可变类型包括整数(int)、浮点数(float)、布尔值(bool)、元组(tuple)和字符串(str)

深拷贝: 对于不可变类型(例如整数)进行复制操作时,会产生一个新的对象。对新对象的更改不会对旧对象造成影响:

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a = 2
b = a
b = 1
print(a, b) # 2 1
print(id(a), id(b)) # 2474931349840 2474931349808 # 不同

浅拷贝: 然而对于可变类型(例如列表)进行复制时,只会将对象的引用复制一份,它们实际指向同意对象。因此修改新的对象会对旧对象产生影响:

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a = [1, 2, 3]
b = a
b[2] = 0
print(a, b) # [1, 2, 0] [1, 2, 0]
print(id(a), id(b)) # 2537310019904 2537310019904 # 相同

注意对新对象的修改是指修改对象中的一部分,而不是让新对象指向另一个对象

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a = [1, 2, 3]
b = a
b[0] = 0 # 修改对象中的一部分,这时a = [0, 2, 3]
b = [0] # b指向了一个新的对象,原来的对象并没有被修改,这时a = [0, 2, 3]

这就解释了前言中的问题

$[0] * 5$是将$0$复制为5份,$0$是不可变的整数,因此新列表$[0, 0, 0, 0, 0]$中的每个$0$都是独立的,修改其中一个$0$不会影响到其他$0$的值

但是$[[0, 0, 0, 0, 0] * 3]$是将$[0, 0, 0, 0, 0]$复制为5份,$[0, 0, 0, 0, 0]$是可变的列表,因此实质上是创建了$3$个指向$[0, 0, 0, 0, 0]$的对象,因此修改其中一个,另外两个也会随之变化。

但是:

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a = [0] * 5
for i in range(5):
print(id(a[i]), end=' ')
# 2977374300432 2977374300432 2977374300432 2977374300432 2977374300432 # 完全相同!!!
print(id(a[0] == id(a[1]))) # True
a[0] = 1
print(a) # [1, 0, 0, 0, 0]
print(id(a[0])) # 2977374300464
print(id(a[1])) # 2977374300432
print(id(a[2])) # 2977374300432
print(id(a[0]) == id(a[1])) # False

也许是Py的优化?只有当修改不可变元素时才真的深拷贝?

TODO: import copy

可以研究一下 copy.copy()和copy.deepcopy()

原创不易,转载请附上原文链接哦~
Tisfy:https://letmefly.blog.csdn.net/article/details/129972641


Python - 拷贝 - 浅拷贝(Shallow Copy)和深拷贝(Deep Copy)
https://blog.letmefly.xyz/2023/04/05/Other-Python-Copy-DeepCopyAndShallowCopy/
作者
Tisfy
发布于
2023年4月5日
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