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python深拷貝與淺拷貝

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摘要：之前關于的作用域賦值參數傳遞，我們接連談了幾篇文章全菊變量和菊部變量關于函數參數傳遞，人都錯了可變對象與不可變對象今天我們依然要就相關話題繼續下去。這是由于它們是不可變對象，不存在被修改的可能，所以拷貝和賦值是一樣的。

之前關于 Python 的作用域、賦值、參數傳遞，我們接連談了幾篇文章：

全菊變量和菊部變量

關于函數參數傳遞，80%人都錯了

可變對象與不可變對象

今天我們依然要就相關話題繼續下去。

首先是上次最后的思考題：


m = [1, 2, [3]]
n = m[:]
n[1] = 4
n[2][0] = 5
print(m)

m 的結果是什么？

正確答案是 [1, 2, [5]] ，這次比上次好點，有 35% 的正確率。

當時我留了個提示，說和淺拷貝、深拷貝有關，現在我們就來具體說一說。

假設有這樣一個 list 變量 m，其中有 4 個元素（別被嵌套迷惑了）：


m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]

為了更直觀的表示，我來畫個圖：

現在我們想要再來“復制”一個同樣的變量。也許第一個閃過腦中的念頭就是：


n = m

但看了前面的文章后你應該知道，這樣的 賦值只相當于增加了一個標簽，并沒有新的對象產生 ：

用 id 驗證下就知道， m 和 n 仍然是同一個東西 。那么他們內部的元素自然也是一樣的，對其中一個進行修改，另一個也會跟著變：


m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
print("m:", id(m))
print([id(i) for i in m])
n = m
print("n:", id(n))
print([id(i) for i in n])
print(n is m)
print(n[0] is m[0])
print(n[2] is m[2])
n[0] = -1
print(m)
n[2][1] = -1
print(m)

輸出


m: 4564554888
[4556507504, 4556507536, 4564554760, 4564555016]
n: 4564554888
[4556507504, 4556507536, 4564554760, 4564555016]
True
True
True
[-1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
[-1, 2, [3, -1], [5, [6, 7]]]

因此有人將此操作稱為“ 舊瓶裝舊酒 ”，只是多貼了一層標簽，這不能達到我們的目的。要得到一個對象的“拷貝”，我們需要用到 copy 方法：


from copy import copy
m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
print("m:", id(m))
print([id(i) for i in m])
n = copy(m)
print("n:", id(n))
print([id(i) for i in n])
print(n is m)
print(n[0] is m[0])
print(n[2] is m[2])
n[0] = -1
print(m)
n[2][1] = -1
print(m)

輸出


m: 4340253832
[4333009264, 4333009296, 4340253704, 4340253960]
n: 4340268104
[4333009264, 4333009296, 4340253704, 4340253960]
False
True
True
[1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
[1, 2, [3, -1], [5, [6, 7]]]

從結果中可以看出， n 和 m 已不是同一個對象 ，對于某個元素的重新賦值不會影響原對象。但是，它們 內部的元素全都是一樣的 ，所以對一個可變類型元素的修改，則仍然會反應在原對象中。

（其實這里1、2也是指向同一個對象，但作為不可變對象來說，它們互不影響，直觀上的感受就相當于是復制了一份，故簡化如圖上所示）

這種復制方法叫做 淺拷貝 （ shallow copy ），又被人形象地稱作“ 新瓶裝舊酒 ”，雖然產生了新對象，但里面的內容還是來自同一份。

如果要徹底地產生一個和原對象完全獨立的復制品，得使用 深拷貝 （ deep copy ）：


from copy import deepcopy
m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
print("m:", id(m))
print([id(i) for i in m])
n = deepcopy(m)
print("n:", id(n))
print([id(i) for i in n])
print(n is m)
print(n[0] is m[0])
print(n[2] is m[2])
n[0] = -1
print(m)
n[2][1] = -1
print(m)

輸出


m: 4389131400
[4381886832, 4381886864, 4389131272, 4389131528]
n: 4389131208
[4381886832, 4381886864, 4389131656, 4389145736]
False
True
False
[1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
[1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]

此時， 對新對象中元素做任何改動都不會影響原對象 。新對象中的子列表，無論有多少層，都是新的對象，有不同的地址。

按照前面的比喻，深拷貝就是“ 新瓶裝新酒 ”。

你可能會注意到一個細節：n 中的前兩個元素的地址仍然和 m 中一樣。這是由于它們是 不可變對象，不存在被修改的可能，所以拷貝和賦值是一樣的 。

于是，深拷貝也可以理解為，不僅是對象自身的拷貝，而且對于對象中的每一個子元素，也都進行同樣的拷貝操作。這是一種 遞歸 的思想。

不過額外要說提醒一下的是， 深拷貝的實現過程并不是完全的遞歸 ，否則如果對象的某級子元素是它自身的話，這個過程就死循環了。實際上， 如果遇到已經處理過的對象，就會直接使用其引用，而不再重復處理 。聽上去有點難懂是不是？想想這個例子大概就會理解了：


from copy import deepcopy
m = [1, 2]
m.append(m)
print(m, id(m), id(m[2]))
n = deepcopy(m)
print(n, id(n), id(n[2]))

輸出


[1, 2, [...]] 4479589576 4479589576
[1, 2, [...]] 4479575048 4479575048

最后，還是給各位留個思考：


from copy import deepcopy
a = [3, 4]
m = [1, 2, a, [5, a]]
n = deepcopy(m)
n[3][1][0] = -1
print(n)

深拷貝后的 n，修改了其中一個元素值，會是怎樣的效果？

思考一下輸出會是什么？

然后自己在電腦上或者我們的在線編輯器 Crossin的編程教室 - 在線Python編輯器 里輸入代碼運行下看看結果，再想想為什么。

歡迎留言給出你的解釋。

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