标签：不可 auto 地址 技术分享 知识 数据类型 入库 注意 代码块
鉴于对很多初学编程的小伙伴来说，对于赋值和深浅拷贝的用法有些疑问，所以我就结合python变量存储的特性从内存的角度来谈一谈赋值和深浅拷贝~~~
一些基本的定义：
几个术语的解释
深浅拷贝的作用
对于不可变对象的深浅拷贝
不可变对象类型，没有被拷贝的说法，即便是用深拷贝，查看id的话也是一样的，如果对其重新赋值，也只是新创建一个对象，替换掉旧的而已。
一句话就是，不可变类型，不管是深拷贝还是浅拷贝，地址值和拷贝后的值都是一样的。
举个栗子：
n1 = 123123 n2 = n1 print(n1,n2) print(id(n1)) print(id(n2)) 输出结果： 123123 123123 1607915318992 1607915318992
在以上代码块当中，a2与a1所赋的值是一样的，都是数字123123。因为python有一个重用机制，对于同一个数字，python并不会开辟一块新的内存空间，而是维护同一块内存地址，只是将该数字对应的内存地址的引用赋值给变量a1和a2。所以根据输出结果，a1和a2其实对应的是同一块内存地址，只是两个不同的引用罢了。同样的，对于a2 = a1，其实效果等同于“a1 = 123123; a2 = 123123”，它也就是将a1指向123123的引用赋值给a2。字符串跟数字的原理雷同，如果把123123改成“abcabc”也是一样的。
结论：对于通过用 = 号赋值，数字和字符串和元祖在内存当中用的都是同一块地址。
同样的栗子：
import copy # 使用浅拷贝需要导入copy模块 n1 = 123123 n3 = copy.copy(n1) # 使用copy模块里的copy()函数就是浅拷贝了 print(n1,n3) print(id(n1)) print(id(n3)) 输出结果： 123123 123123 2735567515344 2735567515344
通过使用copy模块里的copy()函数来进行浅拷贝，把a1拷贝一份赋值给a3，查看输出结果发现，a1和a3的内存地址还是一样。
结论：对于浅拷贝，数字和字符串和元祖在内存当中用的也是同一块地址。
再来一个栗子：
import copy n1 = 123123 n4 = copy.deepcopy(n1) # 深拷贝是用copy模块里的deepcopy()函数 print(n1,n4) print(id(n1)) print(id(n4)) 输出结果： 123123 123123 2545114525392 2545114525392
这个。。。还用说嘛，直接看结论>>>
结论：综上所述，对于数字和字符串和元祖的赋值、浅拷贝、深拷贝在内存当中用的都是同一块地址。
原理图：
再举个栗子
n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 678]}
n2 = n1 # 赋值
print(n1,n2)
print(id(n1))
print(id(n2))
n1[‘k1‘] = ‘c‘
n1[‘k3‘][0] = ‘d‘
print(n1,n2)
print(id(n1))
print(id(n2))
输出结果：
{‘k1‘: ‘wu‘, ‘k2‘: 123, ‘k3‘: [‘alex‘, 678]} {‘k1‘: ‘wu‘, ‘k2‘: 123, ‘k3‘: [‘alex‘, 678]}
1867471875528
1867471875528
{‘k1‘: ‘c‘, ‘k2‘: 123, ‘k3‘: [‘d‘, 678]} {‘k1‘: ‘c‘, ‘k2‘: 123, ‘k3‘: [‘d‘, 678]}
1867471875528
1867471875528
我们的栗子当中用了一个字典n1，字典里面嵌套了一个列表，当我们把n1赋值给n2时，内存地址并没有发生变化，因为其实它也是只是把n1的引用拿过来赋值给n2而已（我们用了一个字典来举例，其他类型也是一样的）。正因为如此，当我们修改字典里面的数据时，n1和n2都会发生改变。
结论：对于赋值，字典、列表等其他类型用的内存地址不会变化。
栗子走起
import copy n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 678]} n3 = copy.copy(n1) # 浅拷贝 print(n1,n3) print("第一层字典的内存地址：") print(id(n1)) print(id(n3)) print("第二层嵌套的列表的内存地址：") print(id(n1["k3"])) print(id(n3["k3"])) n1[‘k1‘] = ‘tom‘ n1[‘k3‘][0] = ‘jack‘ print(‘***************‘) print(n1,n3) 输出结果： {‘k1‘: ‘wu‘, ‘k2‘: 123, ‘k3‘: [‘alex‘, 678]} {‘k1‘: ‘wu‘, ‘k2‘: 123, ‘k3‘: [‘alex‘, 678]} 第一层字典的内存地址： 1506727325128 1506727325200 第二层嵌套的列表的内存地址： 1506758960840 1506758960840 *************** {‘k1‘: ‘tom‘, ‘k2‘: 123, ‘k3‘: [‘jack‘, 678]} {‘k1‘: ‘wu‘, ‘k2‘: 123, ‘k3‘: [‘jack‘, 678]}
通过以上结果可以看出，进行浅拷贝时，我们的字典第一层n1和n3指向的内存地址已经改变了，但是对于第二层里的列表并没有拷贝，它的内存地址还是一样的。原理如下图：
结论：所以对于浅拷贝，字典、列表等类型，它们只拷贝第一层地址。
栗子：
import copy n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 678]} n4 = copy.deepcopy(n1) # 深拷贝 print("第一层字典的内存地址：") print(id(n1)) print(id(n4)) print("第二层嵌套的列表的内存地址：") print(id(n1["k3"])) print(id(n4["k3"])) n1[‘k1‘] = ‘tom‘ n1[‘k3‘][0] = ‘jack‘ print(n1,n4)
输出结果：
{‘k1‘: ‘wu‘, ‘k2‘: 123, ‘k3‘: [‘alex‘, 678]} {‘k1‘: ‘wu‘, ‘k2‘: 123, ‘k3‘: [‘alex‘, 678]}
第一层字典的内存地址：
1853270748616
1853271588800
第二层嵌套的列表的内存地址：
1853273351880
1853273350600
***************
{‘k1‘: ‘tom‘, ‘k2‘: 123, ‘k3‘: [‘jack‘, 678]} {‘k1‘: ‘wu‘, ‘k2‘: 123, ‘k3‘: [‘alex‘, 678]}
通过以上结果发现，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。原理如下图：
结论：对于深拷贝，字典、列表等类型，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，是一样的。
标签：不可 auto 地址 技术分享 知识 数据类型 入库 注意 代码块
原文地址：https://www.cnblogs.com/wusir66/p/10092299.html
