P01-Python中列表的复制问题

a: [1, 5, 3, [6, 7]]

浅谈Python浅拷贝、深拷贝及引用机制,浅谈python引用机制

这礼拜碰到一些问题,然后意识到基础知识一段时间没巩固的话,还是有遗忘的部分,还是需要温习,这里做份笔记,记录一下

前续

先简单描述下碰到的题目,要求是写出2个print的结果

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可以看到,a指向了一个列表list对象,在Python中,这样的赋值语句,其实内部含义是指a指向这个list所在内存地址,可以看作类似指针的概念。

而b,注意,他是把a对象包裹进一个list,并且乘以5,所以b的样子应该是一个大list,里面元素都是a

而当a对象进行了append操作后,其实,隐含的意思是,内存中的这个list进行了修改,所有对此对象进行引用的对象,都会发生改变

我将a的id打印出来,并且,同时打印b这个对象中所包含的元素a的id,这样可以看到,在b这个list中,每个元素的id,和a是一样的

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我们可以看到,a对象的id(内存地址)为10892296,虽然b把a包裹进了新的list,但是,这个元素引用的,还是相同地址的对象,可以用下图来解释

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之后,我们对a进行了append操作,由于list是一个可变对象,所以,他的内存地址并没有改变,但是,对于内存中这个地址的引用的所有对象,都会被一同改变可以从上面测试图分割线下半部分看出来.

由此,引出了对Python引用机制和浅复制及深复制的复习

Python的引用机制

引用机制案例1

由上面的例子,我们可以看到,python的引用传递,最终结果是让2个对象都引用内存中同一块区域的内容

所以我们来看一下下面的例子

B通过A,同样引用了id为17446024的地址的内容,2者的id(内存地址)都是一毛一样的

所以,通过A的操作  A[0]=3  或是   A[3].append(6)  ,都会对这块内存中的内容进行修改(因为list是可变对象,所以内存地址并不会改变,这个后面再讲)

这个是最基本的引用案例 (另外说句,由于A和B都指向了同一块内存地址,所以通过B修改的内容,也能反映到A上面去)

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引用机制案例2

我们再来看一个案例

看题目貌似是会把元素2替换成本身这个列表,结果也许应该是 A=[1,[1,2,3],3]

但其实并不是!!你可以看到,红框中部分,中间有无限多个嵌套

为什么会这样呢?

其实是因为,A指向的是[1,2,3]这个列表,在这个例子中,只是把A的第2个元素,指向了A对象本身,所以说,只是A的结构发生了变化!但是,A还是指向那个对象

我们可以通过打印A的id来看,他的指向是没有变的!!

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来看一下,A的指向并没有变

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那如果我们要达到最后输出效果是 [1,[1,2,3],3]的效果,应该如何来操作呢?

这里,我们就要用到浅复制了,用法可以如下

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浅复制和深复制

浅复制

现在,就来说说浅复制和深复制,上面的方法实际上只是进行了浅复制,shallow copy,含义是他是对原来引用的对象进行了复制,但是不再引用同一对象地址

看下面的例子,B通过 B = A[:] 操作,来进行了浅复制,你可以看到,浅复制之后,A和B引用的内存地址已经是不同的了
但是,A和B内部的元素的引用地址,还是相同的,这点要非常注意!是有区别的!!!

A和B的引用内存地址的不同,带来的效果是,你在B上面进行的操作,并不会影响到A。

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浅拷贝归纳:

所以浅拷贝,可以归纳为,复制一份引用,新的对象和原来的对象的引用被区分开,但是内部元素的地址引用还是相同的

但是浅复制也会有问题,问题在哪里呢?就是碰到有嵌套的情况,比如下面的情况可以看到,我给B赋值了一份A的浅复制,这样A和B的id(内存地址)就不一样了。

所以,当我修改A[0]=8的时候,B不会被影响到,因为他们A和B两者是独立的引用,但是这里中间有一个嵌套的列表 [4,5,6]
这个[4,5,6]我们可以理解为:A和B还共同引用着,也就是对于A和B的第二个元素来说,他们还是指向同一块内存地址的。

另外要说一句,由于int是不可变类型,所以,把A[0]修改成8之后,他的引用地址就变了!就和B[0]这个元素的引用区分开了。

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深复制

那如何面对这样的情况呢?就要用到python模块里面的copy模块了

copy模块有2个功能

1: copy.copy(你要复制的对象) : 这个是浅拷贝,和前面对list进行的 [:] 操作性质是一样的

2: copy.deepcopy(你要复制的对象) : 这个是深拷贝,他除了和浅拷贝一样,会新生成一份对象的引用,另外对于内部的元素,都会新生成引用,以独立分开.

看下面的例子,当你给B赋值一份A的深复制之后,他俩可以说是完全独立开了,无论你修改的是A里面的不可变元素,还是修改A里面嵌套的可变元素,结果都不会影响到B

我的理解是:深复制可以称之为递归拷贝,他会把所有嵌套的可变元素都拷贝一下,然后独立引用出来.

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深复制归纳:

深复制的效果,除了和浅复制一样,将对象的引用新生成一份引用之外,内部所有嵌套的元素,他都会帮你一一独立开.

自己画了2张图,以表示浅复制和深复制的效果区别

需要说明的是,虽然浅复制之后,列表内不可变元素的引用地址还是相同的,但是,正因为他们是不可变元素,所以,其中任意不可变元素被改变之后,引用地址都会是新的,而不会影响到原来的引用地址。

 

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总结

所以,到这里,浅复制和深复制的机制,基本上理解了。

另外还有特殊情况需要说明

对于不可变类型:int, str, tuple, float 这样的元素来说,没有拷贝这个说法,他们被修改之后,引用地址就是直接改变了,如下面

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但是,如果不可变类型内部有嵌套的可变类型的时候,还是可以使用深复制的

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另外要提醒一句,平时我们用的最多的直接赋值(或者可以说是直接传递引用)的方法,比如下面的例子

他是将a和b两个可变元素同时指向一个内存地址,所以,任何改变都是波及到a和b的

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最后

可变类型:list , set , dict

不可变类型:int, str , float , tuple

浅复制方法:[:] , copy.copy() ,  使用工厂函数(list/dir/set)

深复制方法:copy.deepcopy()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持帮客之家。

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修改b[2] = 8之后的情况

修改b[3][0] = 20之后的情况

a: [1, 2, 3, [6, 7]]

初始情况:

a: [1, 5, 3, [6, 7]]

 

(3)使用copy模块的deepcopy方法复制

 


 

a: [1, 2, 3, [6, 7]]

修改a[1] = 5之后的情况

a = [1, 2, 3, [6, 7]]

此时我理解中的内存图示这样的(0x0012xx表示内存地址):

此时我理解中的内存图如下所示(0x0012xx表示内存地址):


a: [1, 5, 3, [10, 7]]



a: [1, 5, 3, [10, 7]]

b: [1, 2, 3, [6, 7]]

修改a[1] = 5之后的情况

b = a

(2)使用b = a[:]或者b = a.copy()或者b = list(a)或者b = [i for i in a]或者copy模块的b = copy.copy(a)方法复制的情况

a: [1, 5, 8, [20, 7]]


b: [1, 2, 8, [20, 7]]

b: [1, 2, 8, [6, 7]]

初始情况:

b: [1, 2, 3, [6, 7]]

(1)使用=直接赋值

a: [1, 5, 8, [6, 7]]

b: [1, 5, 3, [6, 7]]

b: [1, 2, 3, [6, 7]]


a: [1, 2, 3, [6, 7]]

修改b[3][0] = 20之后的情况

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a: [1, 5, 3, [6, 7]]

修改b[2] = 8之后的情况


此时我理解中的内存图示如下(0x0012xx以及0x0024xx表示内存地址):

修改a[1] = 5之后的情况


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