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5张图彻底理解Python中的浅拷贝与深拷贝

时间:2019-09-03 15:09:20  来源:  作者:

假设你去面试 Python 开发岗,面试官如果对基础比较看重的话,那么很可能会问你这样的问题

“谈谈你对 Python 中的浅拷贝和深拷贝的理解?”

若平时你在开发中像我一样,过度使用 deepcopy,以至于忘记了浅拷贝(shallow copy)和深拷贝(deep copy)的区别,那很可能要栽大跟头了。建议在读这篇文章之前,看下我之前写的文章《你真的理解Python中的赋值、传参吗?》,它有助于你更快的理解本文

Python 的引用计数

首先我们要知道,Python 内不可变对象的内存管理方式是引用计数。因此,我们在谈论拷贝时,其实谈论的主要特点都是基于可变对象的。我们来看下面这段代码

输出如下

因为我们这里操作的是不可变对象,Python 用引用计数的方式管理它们,所以 Python 不会对值相同的不可变对象,申请单独的内存空间。只会记录它的引用次数

浅拷贝

我们先来比较一下浅拷贝和赋值在可变对象上的区别

输出结果

发现没有,赋值就是对物体进行贴标签操作,作用于同一物体。而浅拷贝则会创建一个新的对象,至于对象中的元素,它依然会引用原来的物体,我们再来看一段例子

输出如下

操作不可变对象时,由于引用计数的特性,被拷贝的元素改变时,就相当于撕掉了原来的标签,重新贴上新的标签一样,对于我们已拷贝的元素没有任何影响。因此在操作不可变对象时,浅拷贝和深拷贝是没有区别的

输出结果

由于浅拷贝会使用原始元素的引用(内存地址)。所以在在操作被拷贝对象内部的可变元素时,其结果是会影响到拷贝对象的

深拷贝

深拷贝遇到可变对象,则又会进行一层对象创建,所以你操作被拷贝对象内部的可变对象,不影响拷贝对象内部的值

输出如下

总结

因此,在下次我们遇到这类问题时,我们说出以下关键点,基本就很稳了



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2019-09-03   Python 浅拷贝  点击:(52)  评论:(0)  加入收藏
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