Python 拓展之詳解深拷貝和淺拷貝!
首先我在這介紹兩個新的小知識,要在下面用到。一個是函式 id() ,另一個是運算子 is。id() 函式就是返回物件的記憶體地址;is 是比較兩個變數的物件引用是否指向同一個物件,在這裡請不要和 == 混了,== 是比較兩個變數的值是否相等。
>>> a = [1,2,3] >>> b = [1,2,3] >>> id(a) 38884552L >>> a is b False >>> a == b True 複製程式碼
copy 這個詞有兩種叫法,一種是根據它的發音音譯過來的,叫拷貝;另一種就是標準的翻譯,叫複製。
其實單從表面意思來說,copy 就是將某件東西再複製一份,但是在很多程式語言中,比如 Python,C++中,它就不是那麼的簡單了。
>>> a = 1 >>> b = a >>> b 1 複製程式碼
看到上面的例子,從表面上看我們似乎是得到了兩個 1,但是如果你看過我之前寫的文章,你應該對一句話有印象,那就是 “變數無型別”, Python 中變數就是一個標籤,這裡我們有請 id() 閃亮登場,看看它們在記憶體中的位置。
>>> a = 1 >>> b = a >>> b 1 >>> id(a) 31096808L >>> id(b) 31096808L 複製程式碼
看出來了嗎,id(a) 和 id(b) 相等,所以並沒有兩個 1,只是一個 1 而已,只不過是在 1 上貼了兩張標籤,名字是 a 和 b 罷了,這種現象普遍存在於 Python 之中,這種賦值的方式實現了 “假裝” 拷貝,真實的情況還是兩個變數和同一個物件之間的引用關係。
我們再來看 copy() 方法:
>>> a = {'name':'rocky','like':'python'} >>> b = a.copy() >>> b {'name': 'rocky', 'like': 'python'} >>> id(a) 31036280L >>> id(b) 38786728L 複製程式碼
咦,果然這次得到的 b 和原來的 a 不同,它是在記憶體中又開闢了一個空間。那麼我們這個時候就來推理了,雖然它們兩個是一樣的,但是它們在兩個不同的記憶體空間裡,那麼肯定彼此互不干擾,如果我們去把 b 改了,那麼 a 肯定不變。
>>> b['name'] = 'leey' >>> b {'name': 'leey', 'like': 'python'} >>> a {'name': 'rocky', 'like': 'python'} 複製程式碼
結果和我們上面推理的一模一樣,所以理解了物件有型別,變數無型別,變數是物件的標籤,就能正確推斷出 Python 提供的結果。
我們接下來在看一個例子,請你在往下看的時候保證上面的你已經懂了,不然容易暈車。
>>> a = {'name':'rocky','like':'python'} >>> b = a >>> b {'name': 'rocky', 'like': 'python'} >>> b['name'] = 'leey' >>> b {'name': 'leey', 'like': 'python'} >>> a {'name': 'leey', 'like': 'python'} 複製程式碼
上面的例子看出什麼來了嗎?修改了 b 對應的字典型別的物件,a 的物件也變了。也就是說, b = a 得到的結果是兩個變數引用了同一個物件,但是事情真的這麼簡單嗎?請睜大你的眼睛往下看,重點來了。
>>> first = {'name':'rocky','lanaguage':['python','c++','java']} >>> second = first.copy() >>> second {'name': 'rocky', 'lanaguage': ['python', 'c++', 'java']} >>> id(first) 31036280L >>> id(second) 38786728L 複製程式碼
在這裡的話沒有問題,和我們之前說的一樣,second 是從 first 拷貝過來的,它們分別引用的是兩個物件。
>>> second['lanaguage'].remove('java') >>> second {'name': 'rocky', 'lanaguage': ['python', 'c++']} >>> first {'name': 'rocky', 'lanaguage': ['python', 'c++']} 複製程式碼
發現什麼了嗎?按理說上述例子中 second 的 lanaguage 對應的是一個列表,我刪除這個列表裡的值,也只應該改變的是 second 啊,為什麼連 first 的也會改,不是應該互不干擾嗎?是不是很意外?是我們之前說的不對嗎?那我們再試試另一個鍵:
>>> second['name'] = 'leey' >>> second {'name': 'leey', 'lanaguage': ['python', 'c++']} >>> first {'name': 'rocky', 'lanaguage': ['python', 'c++']} 複製程式碼
前面說的原理是有效的,那這到底是為什麼啊,來來來,有請我們的 id() 再次閃亮登場。
>>> id(first['name']) 38829152L >>> id(second['name']) 38817544L >>> id(first['lanaguage']) 38754120L >>> id(second['lanaguage']) 38754120L 複製程式碼
其實這裡深層次的原因是和 Python 的儲存資料的方式有關,這裡不做過多的說明(其實是我也不懂。。 在這裡,我們只需要知道的是,當 copy() 的時候,列表這類由字串,數字等複合而成的物件仍然是複製了引用,也就是貼標籤,並沒有建立一個新的物件,我們把這種拷貝方式叫做淺拷貝(唉呀媽呀,終於把這個概念引出來了。。,言外之意就是並沒有解決深層次的問題,再言外之意就是還有能夠解決深層次問題的方法。
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確實,在 Python 中還有一個深拷貝(deep copy),在使用它之前要引入一個 copy 模組,我們來試一下。
>>> import copy >>> first = {'name':'rocky','lanaguage':['python','c++','java']} >>> second = copy.deepcopy(first) >>> second {'name': 'rocky', 'lanaguage': ['python', 'c++', 'java']} >>> second['lanaguage'].remove('java') >>> second {'name': 'rocky', 'lanaguage': ['python', 'c++']} >>> first {'name': 'rocky', 'lanaguage': ['python', 'c++', 'java']} 複製程式碼
用了深拷貝以後,果然就不是引用了。