深拷贝和浅拷贝

铺垫知识：

Python3中，有6个标准的数据类型，他们又分为可变和不可变。

不可变数据（3个）：

Number（数字）String（字符串）Tuple（元组）

可变数据（3个）：

List（列表）Dictionary（字典）Set（集合）

浅拷贝和深度拷贝总结

浅拷贝

copy模块里面的copy方法实现

对于不可变类型 Number、String、Tuple,浅复制仅仅是地址指向，不会开辟新空间。列表项对于可变类型List、Dictionary、Set，浅复制会开辟新的空间地址(仅仅是最顶层开辟了新的空间，里层的元素地址还是一样的)，进行浅拷贝浅拷贝后，改变原始对象中为可变类型的元素的值，会同时影响拷贝对象的；改变原始对象中为不可变类型的元素的值，只有原始类型受影响。（操作拷贝对象对原始对象的也是同理）

深拷贝

copy模块里面的deepcopy方法实现

深拷贝，除了顶层拷贝，还对子元素也进行了拷贝（本质上递归浅拷贝）经过深拷贝后，原始对象和拷贝对象所有的元素地址都没有相同的了可以用切片表达式进行浅拷贝字典的copy方法可以拷贝一个字典深拷贝内部子元素如果是不可变类型，但内部子元素的子元素存在可变类型，则按照可变类型的递归浅拷贝对子元素进行拷贝

可变类型和不可变类型在浅拷贝中的区别

import copy # 不可变类型 Number String Tuple print("对于不可 变类型 Number String Tuple,浅复制仅仅是地址指向，不会开辟新空间拷贝值") num1 = 17 num2 = copy.copy(num1) print("num1:" + str(id(num1))) print("num2:" + str(id(num1))) # num1和num2的地址都相同 str1 = "hello" str2 = copy.copy(str1) print("str1:" + str(id(str1))) print("str2:" + str(id(str2))) # str1和str2的地址都相同 tup1 = (18, "tom") tup2 = copy.copy(tup1) print("tup1:" + str(id(tup1))) print("tup2:" + str(id(tup2))) # tup1和tup2的地址都相同 print("="*20) print("对于可变类型 List、Dictionary、Set，浅复制会开辟新的空间地址(仅仅是最顶层开辟了新的空间)，进行浅拷贝") list1 = [11,12] list2 = copy.copy(list1) print("list1:" + str(id(list1))) print("list2:" + str(id(list2))) # list1和list2的地址不相同 dic1 = [11,12,"hi"] dic2 = copy.copy(dic1) print("dic1:" + str(id(dic1))) print("dic2:" + str(id(dic2))) # dic1和dic2的地址不相同 set1 = {"AA","BB"} set2 = copy.copy(set1) print("set1:" + str(id(set1))) print("set2:" + str(id(set2))) # set1和set2的地址不相同

输出：

对于不可 变类型 Number String Tuple,浅复制仅仅是地址指向，不会开辟新空间拷贝值 num1:4449693616 num2:4449693616 str1:4452098488 str2:4452098488 tup1:4451942472 tup2:4451942472 ==================== 对于可变类型 List、Dictionary、Set，浅复制会开辟新的空间地址，进行浅拷贝 list1:4456844424 list2:4452360136 dic1:4452358856 dic2:4456844744 set1:4452279016 set2:4452279464 对list进浅拷贝，对可变类型和不可变类型修改后的影响。 import copy l1 = [11, 12] l2 = [21, 22] num = 555 allOne = [l1, l2,num] # 浅拷贝，创建出一个对象，并把旧对象元素的 引用地址 拷贝到新对象当中。 # 也就是说，两个对象里面的元素通过浅拷贝指向的还是同一个地址 allOne2 = copy.copy(allOne) l1[0] = 16 # 此处修改，会使得 allOne 和 allOne2的第0个元素的值都发生改变，因为l1是List，是可变对象 allOne[2] = 666 # 此处修改，只会allOne的num的值，因为不可变对象一旦重新复制，地址就会发生改变。（不可变嘛） num = 777 # 此处不会改变 allOne 和 allOne2的值，因为相当于 777 复制给一个全新的地址，这个num跟其他num已经没关系了 print(allOne) print(allOne2) print("id allOne:"+str(id(allOne))) print("id allOne[0]:"+str(id(allOne[0]))) print("id allOne[1]:"+str(id(allOne[1]))) print("id allOne[2]:"+str(id(allOne[2]))) print("===") print("id allOne2:"+str(id(allOne2))) print("id allOne2[0]:"+str(id(allOne2[0]))) print("id allOne2[1]:"+str(id(allOne2[1]))) print("id allOne2[2]:"+str(id(allOne2[2])))

打印输出

[[16, 12], [21, 22], 666] [[16, 12], [21, 22], 555] id allOne:4467341640 id allOne[0]:4471819912 id allOne[1]:4467342920 id allOne[2]:4466847696 === id allOne2:4471820232 id allOne2[0]:4471819912 id allOne2[1]:4467342920 id allOne2[2]:4466081744

可以看出：

改动allOne中的可变类型，会影响allOne2，改变allOne2同理影响allOne。改动allOne2中的不可变类型，只有allOne2自身会改变，allOne不受影响。

对于不可变类型被修改后造成的影响，我们用一个更加简单的例子便可更好理解：

num = 123 print(str(id(num))) num = 666 print(str(id(num)))

console：

4348603632 4350009296

深拷贝对6种基本类型的影响

我们对3种可变类型3种不可变类型进行深拷贝。 结果发现，和浅拷贝几乎一致。 其实这也好理解，因为深拷贝对比浅拷贝，强调的是递归，强调的是子元素。 对顶层的操作，深浅拷贝无异。

import copy # 不可变类型 Number String Tuple print("对于不可 变类型 Number String Tuple,深复制依然是地址指向，不会开辟新空间拷贝值") num1 = 17 num2 = copy.deepcopy(num1) # 深拷贝 print("num1:" + str(id(num1))) print("num2:" + str(id(num1))) # num1和num2的地址都相同 str1 = "hello" str2 = copy.deepcopy(str1) # 深拷贝 print("str1:" + str(id(str1))) print("str2:" + str(id(str2))) # str1和str2的地址都相同 tup1 = (18, "tom") tup2 = copy.deepcopy(tup1) # 深拷贝 print("tup1:" + str(id(tup1))) print("tup2:" + str(id(tup2))) # tup1和tup2的地址都相同 print("="*20) print("对于可变类型 List、Dictionary、Set，深拷贝会开辟新的空间地址，进行拷贝") list1 = [11,12] list2 = copy.deepcopy(list1) # 深拷贝 print("list1:" + str(id(list1))) print("list2:" + str(id(list2))) # list1和list2的地址不相同 dic1 = [11,12,"hi"] dic2 = copy.deepcopy(dic1) # 深拷贝 print("dic1:" + str(id(dic1))) print("dic2:" + str(id(dic2))) # dic1和dic2的地址不相同 set1 = {"AA","BB"} set2 = copy.deepcopy(set1) # 深拷贝 print("set1:" + str(id(set1))) print("set2:" + str(id(set2))) # set1和set2的地址不相同

浅拷贝的会对子元素也进行拷贝

import copy l1 = [11, 12] l2 = [21, 22] num = 555 allOne = [l1, l2,num] # 深拷贝，除了顶层拷贝，还对子元素也进行了拷贝（本质上递归浅拷贝） # 经过深拷贝后，原始对象和拷贝对象所有的元素地址都没有相同的了 allOne2 = copy.deepcopy(allOne) # copy.deepcopy 深拷贝 allOne[1] = [113,114] allOne2[2] = [227,228] print(allOne) print(allOne2) print("id allOne:"+str(id(allOne))) print("id allOne[0]:"+str(id(allOne[0]))) print("id allOne[1]:"+str(id(allOne[1]))) print("id allOne[2]:"+str(id(allOne[2]))) print("===") print("id allOne2:"+str(id(allOne2))) print("id allOne2[0]:"+str(id(allOne2[0]))) print("id allOne2[1]:"+str(id(allOne2[1]))) print("id allOne2[2]:"+str(id(allOne2[2])))

console

[[11, 12], [113, 114], 555] [[11, 12], [21, 22], [227, 228]] id allOne:4549589640 id allOne[0]:4554067720 id allOne[1]:4554067848 id allOne[2]:4548329424 === id allOne2:4554067912 id allOne2[0]:4554067784 id allOne2[1]:4554067592 id allOne2[2]:4554100808

本例是跟浅拷贝做对比的。 在之前的浅拷贝中，子元素是不会开辟新空间做拷贝的。 而在深拷贝中，子元素也进行了拷贝。

其他拷贝方式 除了copy模块的中的copy和deepcopy，还有其他自带的方式可实现拷贝。

分片表达式进行浅拷贝字典的copy方法可以拷贝一个字典

分片表达式拷贝

l1 = [11, 12] l2 = [21, 22] num = 555 orgi = [l1, l2, num] nList = orgi[:] print("orgi:"+str(id(orgi))) print("orgi[0]:"+str(id(orgi[0]))) print("orgi[1]:"+str(id(orgi[1]))) print("orgi[2]:"+str(id(orgi[2]))) print("*"*30) print("nList:"+str(id(nList))) print("nList[0]:"+str(id(nList[0]))) print("nList[1]:"+str(id(nList[1]))) print("nList[2]:"+str(id(nList[2])))

用分片表达式进行的拷贝，是浅拷贝。 字典自带的copy方法可实现深拷贝

dic = {"key": "hello", "num": 18} dic2 = dic.copy() dic["key"] = "one" dic2["key"] = "two" print(dic) print("dic:" + str(id(dic))) print(dic2) print("dic2:" + str(id(dic2))) console: {'key': 'one', 'num': 18} dic:4382946792 {'key': 'two', 'num': 18} dic2:4382946864

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