Python中深拷贝与浅拷贝的区别

Python中深拷贝与浅拷贝的区别：

原创 2017年04月20日 16:58:35

定义：

在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象，把它赋值给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。

浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，把对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象我不复制

深拷贝：外围和内部元素都进行了拷贝对象本身，而不是引用。也就是，把对象复制一遍，并且该对象中引用的其他对象我也复制。

几个术语的解释：

1，变量：是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接空间
2，对象：被分配的一块内存，存储其所代表的值
3，引用：是自动形成的从变量到对象的指针
4，注意：类型（int类型，long类型(python3已去除long类型，只剩下int类型的数据)）属于对象，不是变量
5，不可变对象：一旦创建就不可修改的对象，包括字符串、元组、数字
6，可变对象：可以修改的对象，包括列表、字典。

应用的范围：

1，切片可以应用于：列表、元组、字符串，但不能应用于字典。
2，深浅拷贝，既可应用序列（列表、元组、字符串），也可应用字典。

深浅拷贝的作用：

1，减少内存的使用
2，以后在做数据的清洗、修改或者入库的时候，对原数据进行复制一份，以防数据修改之后，找不到原数据。

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。

a=(1,2,3)
print("=====第一种=号浅拷贝=====")
b=a
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====另一种copy浅拷贝===")
b=copy.copy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====深拷贝=====")
b=copy.deepcopy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
# 结果如下：
=====浅拷贝=====
(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
2814522335952
2814522335952
=====另一种浅拷贝===
(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
2814522335952
2814522335952
=====深拷贝=====
(1, 2, 3)
(1, 2, 3)
2814522335952
2814522335952

对于可变对象深浅拷贝:

=浅拷贝：值相等，地址相等
copy浅拷贝：值相等，地址不相等
deepcopy深拷贝：值相等，地址不相等

a=[1,2,3]
print("=====第一种=号浅拷贝=====")
b=a
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====另一种copy浅拷贝===")
b=copy.copy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
print("=====深拷贝=====")
b=copy.deepcopy(a)
print(a)
print(b)
print(id(a))
print(id(b))
#结果如下：
=====浅拷贝=====
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2007696321544
2007696321544
=====另一种copy浅拷贝===
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2007696321544
2007695909960
=====深拷贝=====
[1, 2, 3]
[1, 2, 3]
2007696321544
2007696319560

总结：

1，深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间。

2，不可变类型的对象，对于深浅拷贝毫无影响，最终的地址值和值都是相等的。

3，可变类型：
=浅拷贝：值相等，地址相等
copy浅拷贝：值相等，地址不相等
deepcopy深拷贝：值相等，地址不相等