5 張圖徹底理解 Python 中的淺拷貝與深拷貝

2021-02-19 進擊的Coder

假設你去面試 Python 開發崗，面試官如果對基礎比較看重的話，那麼很可能會問你這樣的問題

「談談你對 Python 中的淺拷貝和深拷貝的理解？」

若平時你在開發中過度使用 deepcopy，以至於忘記了淺拷貝（shallow copy）和深拷貝（deep copy）的區別，那很可能要栽大跟頭了。

本文轉載一篇小吉大佬的文章，幫助大家更好的理解深拷貝和淺拷貝的區別。

建議在讀這篇文章之前，看下原作者之前寫的文章《你真的理解Python中的賦值、傳參嗎？》，它有助於你更快的理解本文


Python 的引用計數

首先我們要知道，Python 內不可變對象的內存管理方式是引用計數。因此，我們在談論拷貝時，其實談論的主要特點都是基於可變對象的。我們來看下面這段代碼



輸出如下


因為我們這裡操作的是不可變對象，Python 用引用計數的方式管理它們，所以 Python 不會對值相同的不可變對象，申請單獨的內存空間。只會記錄它的引用次數


淺拷貝

我們先來比較一下淺拷貝和賦值在可變對象上的區別


輸出結果

發現沒有，賦值就是對物體進行貼標籤操作，作用於同一物體。而淺拷貝則會創建一個新的對象，至於對象中的元素，它依然會引用原來的物體，我們再來看一段例子


輸出如下



操作不可變對象時，由於引用計數的特性，被拷貝的元素改變時，就相當於撕掉了原來的標籤，重新貼上新的標籤一樣，對於我們已拷貝的元素沒有任何影響。因此在操作不可變對象時，淺拷貝和深拷貝是沒有區別的


輸出結果

由於淺拷貝會使用原始元素的引用（內存地址）。所以在在操作被拷貝對象內部的可變元素時，其結果是會影響到拷貝對象的


深拷貝

深拷貝遇到可變對象，則又會進行一層對象創建，所以你操作被拷貝對象內部的可變對象，不影響拷貝對象內部的值


輸出如下

總結

因此，在下次我們遇到這類問題時，我們說出以下關鍵點，基本就很穩了

由於 Python 內部引用計數的特性，對於不可變對象，淺拷貝和深拷貝的作用是一致的，就相當於複製了一份副本，原對象內部的不可變對象的改變，不會影響到複製對象

淺拷貝的拷貝。其實是拷貝了原始元素的引用（內存地址），所以當拷貝可變對象時，原對象內可變對象的對應元素的改變，會在複製對象的對應元素上，有所體現

深拷貝在遇到可變對象時，又在內部做了新建了一個副本。所以，不管它內部的元素如何變化，都不會影響到原來副本的可變對象


參考資料

圖解 Python 中賦值、淺拷貝、深拷貝的區別

Python中 copy, deepcopy 的區別及原因

崔慶才

靜覓博客博主，《Python3網絡爬蟲開發實戰》作者

隱形字

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