python之深浅copy

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三.深浅copy
调用方法：
import copy #浅拷贝
copy.copy()
深拷贝
copy.deepcopy() #赋值
1. 对于 数字 和 字符串 而言，赋值、浅拷贝和深拷贝无意义，因为其永远指向同一个内存地址。
举例：
import copy
#字符串，数字
a1 = ‘adddddd‘
a2 = ‘12322‘
a2 = a1
print(id(a1))
print(id(a2))
a3 = copy.deepcopy(a1)
print(id(a1))
print(id(a3))
输出结果：
41923448
41923448
41923448
41923448
2.赋值，只是创建一个变量，该变量指向原来内存地址，对于字典、元祖、列表 而言，进行赋值、浅拷贝和深拷贝时，其内存地址的变化是不同
2.1. 对于浅拷贝

import copy
list_a = [1,2,3,"hello",["python","C++"]]
list_b = list_a
list_b = copy.copy(list_a)
list_c = copy.deepcopy(list_a)
list_b.append([4,5])
print(list_a)
print(list_b)
list_a[4].append("C")
print(list_a)
print(list_b)
print(list_c)

输出结果：

C:\Python34\python.exe E:/Python/S12/day1/test1.py
[1, 2, 3, ‘hello‘, [‘python‘, ‘C++‘]]
[1, 2, 3, ‘hello‘, [‘python‘, ‘C++‘], [4, 5]]
[1, 2, 3, ‘hello‘, [‘python‘, ‘C++‘, ‘C‘]]
[1, 2, 3, ‘hello‘, [‘python‘, ‘C++‘, ‘C‘], [4, 5]]
[1, 2, 3, ‘hello‘, [‘python‘, ‘C++‘]]

list_a和list_b是不同的对象，修改list_b理论上不会影响list_a。比如list_b.append([4,5])。
但是要注意，浅拷贝之所以称为浅拷贝，是它仅仅只拷贝了一层，在list_a中有一个嵌套的list，如果我们修改了它，查看list_b，将发现list_b也发生了变化。这是因为，你修改了嵌套的list。修改外层元素，会修改它的引用，让它们指向别的位置，修改嵌套列表中的元素，列表的地址并为发生变化，指向的都是同一个位置。

非常重要的结论：修改外层元素，会修改它的引用，让它们指向别的位置，修改嵌套列表中的元素，列表的地址并未发生变化，指向的都是同一个位置。

深拷贝，在内存中将所有的数据重新创建一份（排除最后一层，即：python内部对字符串和数字的优化）
深拷贝拷贝了对象的所有元素，包括多层嵌套的元素。因而，它的时间和空间开销要高。 同样对list_a，若使用list_b = copy.deepcopy(list_a)，再修改list_b将不会影响到list_a了。即使嵌套的列表具有更深的层次，也不会产生任何影响，因为深拷贝出来的对象根本就是一个全新的对象，不再与原来的对象有任何关联。
例子：
dic = {
"cpu":[80,],
"men":[80,],
"disk":[80,],
}
print(‘brefore‘,dic)
new_dic = copy.copy(dic)
new_dic[‘cpu‘][0] = 50
print(dic)
print(new_dic)

new_dic = copy.deepcopy(dic)
new_dic[‘cpu‘][0] = 30
print(‘2‘,dic)
print(‘2‘,new_dic)

输出结果：
C:\Python34\python.exe E:/Python/S12/day3/s2.py
brefore {‘cpu‘: [80], ‘men‘: [80], ‘disk‘: [80]}
{‘cpu‘: [50], ‘men‘: [80], ‘disk‘: [80]}
{‘cpu‘: [50], ‘men‘: [80], ‘disk‘: [80]}
2 {‘cpu‘: [50], ‘men‘: [80], ‘disk‘: [80]}
2 {‘cpu‘: [30], ‘men‘: [80], ‘disk‘: [80]}

python之深浅copy

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原文地址：http://www.cnblogs.com/worter991/p/5151370.html