Python 深浅拷贝

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1.针对字符和数字的赋值，深拷贝与浅拷贝

import copy
s1 = "abcdefg"
s2 = s1
print (id(s1))
print (id(s2))
结果：

　　24266496
　　24266496

　结论：对于赋值操作，内存地址是一致的。

import copy
s1 = "abcdefg"
s2 = copy.copy(s1)
print (id(s1))
print (id(s2))
结果：

　　5129984
　　5129984

　结论：对于浅拷贝，内存地址也是一致的

import copy
s1 = "abcdefg"
s2 = copy.deepcopy(s1)
print (id(s1))
print (id(s2))
结果：

　　24069888
　　24069888

　结论：对于深拷贝，内存地址也是一致的

2.针对列表，元祖与字典的赋值，深拷贝与浅拷贝

import copy
n1 = {"k1":[‘v11‘,‘v12‘,(‘v131‘,‘v132‘)],"k2":(‘v21‘,‘v22‘,‘v23‘),"k3":"v31"}
n2 = n1
print (id(n1))
print (id(n2))
print (id(n1[‘k1‘][0]))
print (id(n2[‘k1‘][0]))
结果：

　　24617448
　　24617448
　　24594208
　　24594208

　结论：对于赋值操作，n2跟n1是同一个指向关系

import copy
n1 = {"k1":[‘v11‘,‘v12‘,(‘v131‘,‘v132‘)],"k2":[‘v21‘,‘v22‘,‘v23‘],"k3":"v31"}
n2 = copy.copy(n1)
print (id(n1))
print (id(n2))

print (id(n1[‘k1‘]))
print (id(n2[‘k1‘]))
结果：

　　30712296
　　30965472
　　31193048
　　31193048

　结论：对于浅拷贝，只有第一层是在内存中新建内存区域保存指向关系

import copy
n1 = {"k1":[‘v11‘,‘v12‘,(‘v131‘,‘v132‘)],"k2":[‘v21‘,‘v22‘,‘v23‘],"k3":"v31"}
n2 = copy.deepcopy(n1)
print (id(n1))
print (id(n2))

print (id(n1[‘k1‘]))
print (id(n2[‘k1‘]))

print (id(n1[‘k1‘][0]))
print (id(n2[‘k1‘][0]))
结果：

　　21144040
　　21147600
　　24639488
　　24638088
　　21120800
　　21120800

　结论：对于深拷贝，拷贝深层的内部结构

深浅拷贝的应用：

import copy
dic = {
    "cpu":[80,],
    "mem":[80,],
    "disk":[80,]
}

print (dic)

new_dic = copy.deepcopy(dic)
new_dic["cpu"][0] = 50
print (dic)
print (new_dic)

结果：

　　{‘disk‘: [80], ‘mem‘: [80], ‘cpu‘: [80]}
　　{‘disk‘: [80], ‘mem‘: [80], ‘cpu‘: [80]}
　　{‘disk‘: [80], ‘mem‘: [80], ‘cpu‘: [50]}

　结论：原来的阀值不修改，新添加的服务器阀值被重新设置为了50。如果使用浅拷贝，新建阀值都将被改变。

Python 深浅拷贝

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原文地址：http://www.cnblogs.com/python-study/p/5448717.html