Python--浅拷贝和深拷贝

之前，我在博文Python–内存管理中说明了Python中对象赋值的问题，我们已经知道，当创建一个对象，并且把这个对象赋值给另一个变量的时候，其实并没有拷贝这个对象，而只是给这个对象增加了一个引用（这一点具体可以参见链接给出的博文中“引用计数”这一节）

赋值是引用而非拷贝

复习一下，比如下面的例子

a = 2
b = a
print(id(a), id(b)) # >>> 4443297952 4443297952

# 对于列表这种可变类型，也是一样的
c = [1, 2, "we"]
d = c
print(id(c), id(d)) # >>> 4362693768 4362693768

正因为没有真正意义上拷贝，所以“一变俱变”

c = [1, 2, "we"]
d = c
d[1] = 3
print(d) # >>> [1, 3, "we"]
print(c) # >>> [1, 3, "we"]

浅拷贝

1. 三种拷贝方法

但是这显然是不能满足满足实际要求的，所以，我们需要相应的拷贝方法，就以列表为例，拷贝方法有三种

# 切片[:]
a = ["we", 1, 2]
b = a[:]
b[0] = "you"
print(b, id(b)) # >>> [‘you‘, 1, 2] 4427664520
print(a, id(a)) # >>> [‘we‘, 1, 2] 4427664648

# copy()函数
a1 = ["we", 1, 2]
b1 = a1.copy()
b1[1] = 3
print(b1, id(b1)) # >>> [‘we‘, 3, 2] 4537855112
print(a1, id(a1)) # >>> [‘we‘, 1, 2] 4537855240

# 工厂函数，比如列表的list(), 字典的dict()等
a2 = ["we", 1, 2]
b2 = list(a2)
b2[2] = 3
print(b2, id(b2)) # >>> [‘we‘, 1, 3] 4507116488
print(a2, id(a2)) # >>> [‘we‘, 1, 2] 4507081864

从以上三个例子可以看出，三种拷贝方法都达到了相同的效果，拷贝生成了一个新的对象，对新对象做更改，将不影响原对象。但是，需要注意的是，我们这个例子里面列表的元素可都是原子型的（字符串，数字等等），如果是可变类型的，情况就不一定了。

2. 拷贝对象，但未拷贝对象的内容

还是上面的例子，让我们再深入一步

a = [1, 2, 3]
b = a.copy()
print([id(x) for x in a]) # >>> [4412074112, 4412074144, 4412074176]
print([id(x) for x in b]) # >>> [4412074112, 4412074144, 4412074176]

不难发现，实际上b虽然是a的拷贝，但是b的内容却全都是a的内容的引用，并未拷贝。

我们将这种新建了对象，但是对象的内容q是却是原对象的引用的拷贝，称之为浅拷贝。

但是，如果我们重新对新对象的元素更改时，如果这个元素是原子型的，比如数字，字符串，元组。那么其实是新建了个对象，然后令这个别名，引用这个新对象。所以，看上去好像是真的对对象的内容也拷贝了似的，但其实没有。话说的有点绕，看下面这个例子，也许会清楚些。

a = [1, 2, 3]
b = a.copy()

# 根据上面的例子可知，此时a与b的每个元素的id一定是一样的
print([id(x) for x in a]) # >>> [4339624064, 4339624096, 4339624128]

# 新建了对象（整数0），并令b[0]这个名字引用这个对象
b[0] = 0 

# 此时，b[0]的地址就变了
print([id(x) for x in b]) # >>> [4339624032, 4339624096, 4339624128]

# 但是，a却没有改变
print([id(x) for x in a]) # >>> [4339624064, 4339624096, 4339624128]

我想，上面的讲解已经说明了为什么类似于切片，copy() 函数，工厂函数这些拷贝方法看上去确实是新建了对象内容（因为改变拷贝对象的内容，原对象未受影响），但是他的机制依然是浅拷贝，拷贝对象的内容依然是原对象相应内容的引用。

知道这个有什么用呢？比如当d中对象包含列表这种情况，我们就不会认为对拷贝对象的列表元素的改变会保证原对象不变。

a = [‘I‘, [1, 2]]
b = a.copy()
b[1][0] = 0
print(b) # >>> [‘I‘, [0, 2]]

# 这里特别小心，b的内容变了，而且因为b的内容只是对a中相应内容的引用，所以a也变了。
print(a) # >>> [‘I‘, [0, 2]]

深拷贝

那么，当然会遇到需要在拷贝对象的同时，也将对象的所有内容拷贝的场景。也就是说一种从内而外，从小到大的全部拷贝。我们将这种“彻底”的拷贝，称为“深拷贝”。

深拷贝的方法也简单，引入copy库，用到 copy.deepcopy() 函数即可

import copy
a = [‘I‘, [1, 2]]
b = copy.deepcopy(a)
print([id(x) for x in a]) # >>> [4380781288, 4381566152]
print([id(x) for x in b]) # >>> [4380781288, 4381565384]

需要注意的是，对于对象的内容是原子型的，比如上面例子中，列表的第一个元素是字符串，则不存在深拷贝的问题，一概使用浅拷贝。

其实，这当然是完全不会影响我们应用的，因为原子型的对象，我们进行修改时，会重新新建对象，然后引用，这个上面已经说过了。比如

import copy
a = [‘I‘, [1, 2]]
b = copy.deepcopy(a)
b[0] = "You"
b[1][1] = 3

# 随意改变b，a完全不受影响
print(b) # >>> [‘You‘, [1, 3]]
print(a) # >>> [‘I‘, [1, 2]]