Python-copy()與deepcopy()區(qū)別詳解
最近在實(shí)習(xí),boss給布置了一個(gè)python的小任務(wù),學(xué)習(xí)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)copy()和deepcopy()這對(duì)好基友實(shí)在是有點(diǎn)過(guò)分,搞的博主就有點(diǎn)傻傻分不清啊,但是呢本著一探到底的精神,還是要查資料搞清楚這對(duì)好基友的區(qū)別。
其實(shí)呢,copy()與deepcopy()之間的區(qū)分必須要涉及到python對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。
首先直接上結(jié)論:
—–我們尋常意義的復(fù)制就是深復(fù)制,即將被復(fù)制對(duì)象完全再?gòu)?fù)制一遍作為獨(dú)立的新個(gè)體單獨(dú)存在。所以改變?cè)斜粡?fù)制對(duì)象不會(huì)對(duì)已經(jīng)復(fù)制出來(lái)的新對(duì)象產(chǎn)生影響。
—–而淺復(fù)制并不會(huì)產(chǎn)生一個(gè)獨(dú)立的對(duì)象單獨(dú)存在,他只是將原有的數(shù)據(jù)塊打上一個(gè)新標(biāo)簽,所以當(dāng)其中一個(gè)標(biāo)簽被改變的時(shí)候,數(shù)據(jù)塊就會(huì)發(fā)生變化,另一個(gè)標(biāo)簽也會(huì)隨之改變。這就和我們尋常意義上的復(fù)制有所不同了。
對(duì)于簡(jiǎn)單的 object,用 shallow copy 和 deep copy 沒(méi)區(qū)別
復(fù)雜的 object, 如 list 中套著 list 的情況,shallow copy 中的 子list,并未從原 object 真的「獨(dú)立」出來(lái)。也就是說(shuō),如果你改變?cè)?object 的子 list 中的一個(gè)元素,你的 copy 就會(huì)跟著一起變。這跟我們直覺(jué)上對(duì)「復(fù)制」的理解不同。
看不懂文字沒(méi)關(guān)系我們來(lái)看代碼:
>>> import copy >>> origin = [1, 2, [3, 4]] #origin 里邊有三個(gè)元素:1, 2,[3, 4] >>> cop1 = copy.copy(origin) >>> cop2 = copy.deepcopy(origin) >>> cop1 == cop2 True >>> cop1 is cop2 False #cop1 和 cop2 看上去相同,但已不再是同一個(gè)object >>> origin[2][0] = "hey!" >>> origin [1, 2, ['hey!', 4]] >>> cop1 [1, 2, ['hey!', 4]] >>> cop2 [1, 2, [3, 4]] #把origin內(nèi)的子list [3, 4] 改掉了一個(gè)元素,觀察 cop1 和 cop2
可以看到 cop1,也就是 shallow copy 跟著 origin 改變了。而 cop2 ,也就是 deep copy 并沒(méi)有變。
似乎 deep copy 更加符合我們對(duì)「復(fù)制」的直覺(jué)定義: 一旦復(fù)制出來(lái)了,就應(yīng)該是獨(dú)立的了。如果我們想要的是一個(gè)字面意義的「copy」,那就直接用 deep_copy 即可。
那么為什么會(huì)有 shallow copy 這樣的「假」 copy 存在呢? 這就是有意思的地方了。
python的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式
Python 存儲(chǔ)變量的方法跟其他 OOP 語(yǔ)言不同。它與其說(shuō)是把值賦給變量,不如說(shuō)是給變量建立了一個(gè)到具體值的 reference。
當(dāng)在 Python 中 a = something 應(yīng)該理解為給 something 貼上了一個(gè)標(biāo)簽 a。當(dāng)再賦值給 a 的時(shí)候,就好象把 a 這個(gè)標(biāo)簽從原來(lái)的 something 上拿下來(lái),貼到其他對(duì)象上,建立新的 reference。 這就解釋了一些 Python 中可能遇到的詭異情況:
>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> a = [4, 5, 6] //賦新的值給 a >>> a [4, 5, 6] >>> b [1, 2, 3] # a 的值改變后,b 并沒(méi)有隨著 a 變 >>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> a[0], a[1], a[2] = 4, 5, 6 //改變?cè)瓉?lái) list 中的元素 >>> a [4, 5, 6] >>> b [4, 5, 6] # a 的值改變后,b 隨著 a 變了
上面兩段代碼中,a 的值都發(fā)生了變化。區(qū)別在于,第一段代碼中是直接賦給了 a 新的值(從 [1, 2, 3] 變?yōu)?[4, 5, 6]);而第二段則是把 list 中每個(gè)元素分別改變。
而對(duì) b 的影響則是不同的,一個(gè)沒(méi)有讓 b 的值發(fā)生改變,另一個(gè)變了。怎么用上邊的道理來(lái)解釋這個(gè)詭異的不同呢?
首次把 [1, 2, 3] 看成一個(gè)物品。a = [1, 2, 3] 就相當(dāng)于給這個(gè)物品上貼上 a 這個(gè)標(biāo)簽。而 b = a 就是給這個(gè)物品又貼上了一個(gè) b 的標(biāo)簽。
第一種情況:
a = [4, 5, 6] 就相當(dāng)于把 a 標(biāo)簽從 [1 ,2, 3] 上撕下來(lái),貼到了 [4, 5, 6] 上。
在這個(gè)過(guò)程中,[1, 2, 3] 這個(gè)物品并沒(méi)有消失。 b 自始至終都好好的貼在 [1, 2, 3] 上,既然這個(gè) reference 也沒(méi)有改變過(guò)。 b 的值自然不變。
第二種情況:
a[0], a[1], a[2] = 4, 5, 6 則是直接改變了 [1, 2, 3] 這個(gè)物品本身。把它內(nèi)部的每一部分都重新改裝了一下。內(nèi)部改裝完畢后,[1, 2, 3] 本身變成了 [4, 5, 6]。
而在此過(guò)程當(dāng)中,a 和 b 都沒(méi)有動(dòng),他們還貼在那個(gè)物品上。因此自然 a b 的值都變成了 [4, 5, 6]。
搞明白這個(gè)之后就要問(wèn)了,對(duì)于一個(gè)復(fù)雜對(duì)象的淺copy,在copy的時(shí)候到底發(fā)生了什么?
再看一段代碼:
>>> import copy >>> origin = [1, 2, [3, 4]] #origin 里邊有三個(gè)元素:1, 2,[3, 4] >>> cop1 = copy.copy(origin) >>> cop2 = copy.deepcopy(origin) >>> cop1 == cop2 True >>> cop1 is cop2 False #cop1 和 cop2 看上去相同,但已不再是同一個(gè)object >>> origin[2][0] = "hey!" >>> origin [1, 2, ['hey!', 4]] >>> cop1 [1, 2, ['hey!', 4]] >>> cop2 [1, 2, [3, 4]] #把origin內(nèi)的子list [3, 4] 改掉了一個(gè)元素,觀察 cop1 和 cop2
學(xué)過(guò)docker的人應(yīng)該對(duì)鏡像這個(gè)概念不陌生,我們可以把鏡像的概念套用在copy上面。
copy對(duì)于一個(gè)復(fù)雜對(duì)象的子對(duì)象并不會(huì)完全復(fù)制,什么是復(fù)雜對(duì)象的子對(duì)象呢?就比如序列里的嵌套序列,字典里的嵌套序列等都是復(fù)雜對(duì)象的子對(duì)象。對(duì)于子對(duì)象,python會(huì)把它當(dāng)作一個(gè)公共鏡像存儲(chǔ)起來(lái),所有對(duì)他的復(fù)制都被當(dāng)成一個(gè)引用,所以說(shuō)當(dāng)其中一個(gè)引用將鏡像改變了之后另一個(gè)引用使用鏡像的時(shí)候鏡像已經(jīng)被改變了。
所以說(shuō)看這里的origin[2],也就是 [3, 4] 這個(gè) list。根據(jù) shallow copy 的定義,在 cop1[2] 指向的是同一個(gè) list [3, 4]。那么,如果這里我們改變了這個(gè) list,就會(huì)導(dǎo)致 origin 和 cop1 同時(shí)改變。這就是為什么上邊 origin[2][0] = “hey!” 之后,cop1 也隨之變成了 [1, 2, [‘hey!', 4]]。
deepcopy的時(shí)候會(huì)將復(fù)雜對(duì)象的每一層復(fù)制一個(gè)單獨(dú)的個(gè)體出來(lái)。
這時(shí)候的 origin[2] 和 cop2[2] 雖然值都等于 [3, 4],但已經(jīng)不是同一個(gè) list了。即我們尋常意義上的復(fù)制。
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
Pytorch中expand()的使用(擴(kuò)展某個(gè)維度)
這篇文章主要介紹了Pytorch中expand()的使用(擴(kuò)展某個(gè)維度),具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2022-07-07簡(jiǎn)單談?wù)凱ython面向?qū)ο蟮南嚓P(guān)知識(shí)
由于馬上就要期末考試了,正在抓緊時(shí)間復(fù)習(xí) 所以這一篇就拖了很久,抱歉啦~ 今天會(huì)說(shuō)說(shuō): 屬性私有,方法私有,重寫(xiě),魔術(shù)方法,需要的朋友可以參考下2021-01-01解決python圖像處理圖像賦值后變?yōu)榘咨膯?wèn)題
這篇文章主要介紹了解決python圖像處理圖像賦值后變?yōu)榘咨膯?wèn)題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2020-06-06Selenium+Python自動(dòng)化測(cè)試入門
本文主要介紹了Selenium+Python自動(dòng)化測(cè)試入門,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2022-08-08解決Pycharm調(diào)用Turtle時(shí) 窗口一閃而過(guò)的問(wèn)題
今天小編就為大家分享一篇解決Pycharm調(diào)用Turtle時(shí) 窗口一閃而過(guò)的問(wèn)題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2019-02-02關(guān)于python?DataFrame的合并方法總結(jié)
這篇文章主要介紹了關(guān)于python?DataFrame的合并方法總結(jié),具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2022-07-07python實(shí)現(xiàn)坦克大戰(zhàn)游戲 附詳細(xì)注釋
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python實(shí)現(xiàn)坦克大戰(zhàn)游戲,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-05-05