前面介绍了Python的赋值(对象的引用传递)，那么Python如何解决原始数据在函数传递后不受影响呢，Python提供了浅度拷贝(shallowcopy)和深度拷贝(deepcopy)两种方式。

·浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不拷贝对象内部的子对象。

·深拷贝(deepcopy)：完全拷贝了父对象及其子对象。

浅拷贝

1.不可变数据类型

下面对不可变对象整型变量和元组进行浅拷贝：

importcopy

a=1

b=copy.copy(a)

print(id(a))

print(id(b))

print(a==b)

print(aisb)

t1=(1,2,3)

t2=tuple(t1)

print(id(t1))

print(id(t2))

print(t1==t2)

print(t1ist2)

执行结果：

50622072

50622072

True

True

55145384

55145384

True

True

不可变对象的拷贝和对象的引用传递一样，a、b指向相同的对象，修改其中一个变量的值不会影响另外的变量，会开辟新的空间。

2.可变数据类型

对可变对象list进行浅拷贝：

importcopy

l1=[1,2,3]

l2=list(l1)

l3=copy.copy(l1)

l4=l1[:]

print(id(l1))

print(id(l2))

print(l1==l2)

print(l1isl2)

print(id(l3))

print(id(l4))

l1.append(4)

print(id(l1))

print(l1==l2)

print(l1isl2)

执行结果：

48520904

48523784

True

False

48523848

48521032

48520904

False

False

可以看到，对可变对象的浅拷贝会重新分配一块内存，创建一个新的对象，里面的元素是原对象中子对象的引用。改变l1的值不会影响l2，l3，l4的值，它们指向不同的对象。

上面的例子比较简单，下面举一个相对复杂的数据结构：

importcopy

l1=[[1,2],(4,5)]

l2=copy.copy(l1)

print(id(l1))

print(id(l2))

print(id(l1[0]))

print(id(l2[0]))

l1.append(6)

print(l1)

print(l2)

l1[0].append(3)

print(l1)

print(l2)

执行结果：

1918057951816

1918057949448

2680328991496

2680328991496

[[1,2],(4,5),6]

[[1,2],(4,5)]

[[1,2,3],(4,5),6]

[[1,2,3],(4,5)]

l2是l1的浅拷贝，它们指向不同的对象，因为浅拷贝里的元素是对原对象元素的引用，因此l2中的元素和l1指向同一个列表和元组对象(l1[0]和l2[0]指向的是相同的地址)。l1.append(6)不会对l2产生任何影响，因为l2和l1作为整体是两个不同的对象，不共享内存地址。

l1[0].append(3)对l1中的第一个列表新增元素3，因为l2是l1的浅拷贝，l2中的第一个元素和l1中的第一个元素，共同指向同一个列表，因此l2中的第一个列表也会相对应的新增元素3。

这里提一个小问题：如果对l1中的元组新增元素(l1[1]+=(7,8))，会影响l2吗?

到这里我们知道使用浅拷贝可能带来的副作用，要避免它就得使用深度拷贝。

深度拷贝

深度拷贝会完整地拷贝一个对象，会重新分配一块内存，创建一个新的对象，并且将原对象中的元素以递归的方式，通过创建新的子对象拷贝到新对象中。因此，新对象和原对象没有任何关联，也就是完全拷贝了父对象及其子对象。

importcopy

l1=[[1,2],(4,5)]

l2=copy.deepcopy(l1)

print(id(l1))

print(id(l2))

l1.append(6)

print(l1)

print(l2)

l1[0].append(3)

print(l1)

print(l2)

执行结果：

3026088342280

3026088342472

[[1,2],(4,5),6]

[[1,2],(4,5)]

[[1,2,3],(4,5),6]

[[1,2],(4,5)]

可以看到，l1变化不影响l2，l1和l2完全独立，没有任何联系。

在进行深度拷贝时，深度拷贝deepcopy中会维护一个字典，记录已经拷贝的对象与其ID。如果字典里已经存储了将要拷贝的对象，则会从字典直接返回。

以上内容为大家介绍了Python浅拷贝和深度拷贝，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注IT培训机构:千锋教育。http://www.mobiletrain.org/

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