python如何实现深拷贝（python进阶由内存浅析深浅拷贝）

python如何实现深拷贝（python进阶由内存浅析深浅拷贝）从上面的代码可以看出，对于sourceLst和copyLst列表添加一个元素，这两个列表好像是独立的一样都分别发生了变化，但是当我修改lst的时候，这两个列表都发生了变化，这是为什么呢？再来看一张内存中的变化图： 再来看下面分别对两个列表进行的操作，红色的框框里面是变量初始化，初始化了上面的两个列表；我们可以分别对这两个列表进行操作，例如插入一个值，我们会发现什么呢？如下所示：sourcelist = ['str1' 'str2' 'str3' 'str4' 'str5' ['str1' 'str2' 'str3' 'str4' 'str5']] 上图我们画出了sourcelist = ['str1' 'st

一、简述

python为拷贝提供了copy模块。提供了两种主要的copy方法，一种是普通的copy，另一种是deepcopy。我们称前者是浅拷贝，后者为深拷贝。深浅拷贝一直是所有编程语言的重要知识点，本文我们就从内存的角度来分析一下两者的区别。

二、浅拷贝

不管多么复杂的数据结构，浅拷贝都只会copy一层。下面就让我们看一张图，来了解一下浅拷贝的概念。

sourcelist = ['str1' 'str2' 'str3' 'str4' 'str5']；

上图我们画出了sourcelist = ['str1' 'str2' 'str3' 'str4' 'str5']浅拷贝时的内存图

sourcelist = ['str1' 'str2' 'str3' 'str4' 'str5' ['str1' 'str2' 'str3' 'str4' 'str5']]

上图我们画出了sourcelist = ['str1' 'str2' 'str3' 'str4' 'str5' ['str1' 'str2' 'str3' 'str4' 'str5']]的浅拷贝时的内存图。

sourcelist和copylist表面上看起来一模一样，但是实际上在内存中已经生成了一个新列表，copy了sourcelist，获得了一个新列表，存储了5个字符串和一个列表所在内存的地址。

再来看下面分别对两个列表进行的操作，红色的框框里面是变量初始化，初始化了上面的两个列表；我们可以分别对这两个列表进行操作，例如插入一个值，我们会发现什么呢？如下所示：

从上面的代码可以看出，对于sourceLst和copyLst列表添加一个元素，这两个列表好像是独立的一样都分别发生了变化，但是当我修改lst的时候，这两个列表都发生了变化，这是为什么呢？再来看一张内存中的变化图：

可以看出sourceLst和copyLst列表中都存储了一堆内存地址，当修改了sourceLst1的元素时，相当于用'sourceChange'的地址替换了原来'str1'的地址，所以sourceLst的第一个元素发生了变化时，copyLst还是存储了str1的地址，所以copyLst不会发生改变。

但是当sourceLst列表发生变化，copyLst中存储的lst内存地址没有改变，所以当lst发生改变的时候，sourceLst和copyLst两个列表就都发生了改变。

这种情况发生在字典套字典、列表套字典、字典套列表，列表套列表，以及各种复杂数据结构的嵌套中，所以当数据类型很复杂的时候，用copy去进行浅拷贝就要非常小心。

三、浅拷贝的实现

import copy copy.copy()四、深拷贝

了解了浅拷贝的含义，但是在写程序的时候，我们就是希望复杂的数据结构之间完全copy一份并且它们之间又没有一毛钱关系，应该怎么办呢？

python中引入了深拷贝的概念，深拷贝——即python的copy模块提供的另一个deepcopy方法。深拷贝会完全复制原变量相关的所有数据，在内存中生成一套完全一样的内容，在这个过程中我们对这两个变量中的一个进行任意修改都不会影响其他变量。

下面我们以字典的深拷贝时内存变化来说明深拷贝。进行深拷贝时，字典里面的第一层和里面嵌套的地址都已经变了。对于深拷贝，它会拷贝多层，将第二层的列表也拷贝一份，如果还有第三层嵌套，那么第三层的也会拷贝，但是对于里面的最小元素，比如数字和字符串，这里就是“wu”，123，“alex”，678之类的，按照python的机制，它们会共同指向同一个位置，它的内存地址是不会变的。

结论：对于深拷贝，字典、列表、元组等类型，它里面嵌套多少层，就会拷贝多少层出来， 但是最底层的数字和字符串地址不变。

五、深拷贝实现示例

import copy source_list = ['b' 2 ['a' 2]] copy_list = copy.deepcopy(source_list) print(copy_list) # output: # ['b' 2 ['a' 2]] ---------------------------------------------------------------------- soruce_list[0] = 'c' # 对source_list[0]修改，修改的是外层 source_list[2][0] = 'd' #对source_list[2][0]修改，修改的是内层 print(source_list) print(copy_list) # output: # source_list = ['c' 2 ['d' 2]] # copy_list = ['b' 2 ['a' 2]] # 这里我们发现对source_list赋值后， # copy_list内层外层都没有随之改变，这就是深拷贝。