2022年 11月 5日

Python中的浅拷贝和深拷贝(一看就懂!!!)

浅拷贝和深拷贝一直傻傻的分不清,甚至有时候会理解反。今天就简单总结一下python中的浅拷贝和深拷贝。

总结

最直观的理解就是:
1.深拷贝,拷贝的程度深,自己新开辟了一块内存,将被拷贝内容全部拷贝过来了;
2.浅拷贝,拷贝的程度浅,只拷贝原数据的首地址,然后通过原数据的首地址,去获取内容。
两者的优缺点对比:
(1)深拷贝拷贝程度高,将原数据复制到新的内存空间中。改变拷贝后的内容不影响原数据内容。但是深拷贝耗时长,且占用内存空间。
(2)浅拷贝拷贝程度低,只复制原数据的地址。其实是将副本的地址指向原数据地址。修改副本内容,是通过当前地址指向原数据地址,去修改。所以修改副本内容会影响到原数据内容。但是浅拷贝耗时短,占用内存空间少。

浅拷贝

有一层数据类型,且数据类型时可变数据类型,例如:列表、字典

在这里插入图片描述

有一层数据类型,且数据类型时不可变数据类型,例如:元组、字符串

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有两层数据类型,外层为可变数据类型,内层为可变数据类型

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有两层数据类型,外层为可变数据类型,内层为不可变数据类型

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有两层数据类型,外层为不可变数据类型,内层为不可变数据类型

在这里插入图片描述

有两层数据类型,外层为不可变数据类型,内层为可变数据类型

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深拷贝

有一层数据类型,且数据类型时可变数据类型,例如:列表、字典

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有一层数据类型,且数据类型时不可变数据类型,例如:元组、字符串

在这里插入图片描述

有两层数据类型,外层为可变数据类型,内层为可变数据类型

在这里插入图片描述

有两层数据类型,外层为可变数据类型,内层为不可变数据类型

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有两层数据类型,外层为不可变数据类型,内层为不可变数据类型

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有两层数据类型,外层为不可变数据类型,内层为可变数据类型

在这里插入图片描述

由实验结果总结得:

当内层为可变数据类型时,深拷贝后内层外层地址均发生改变。当内层为不可变数据类型时,外层不管是可变还是不可变数据类型,使用深拷贝,都不会改变内层地址,只会在外层为可变数据类型时,改变外层地址。

使用浅拷贝是只能在外层数据类型为可变数据类型时,才能改变外层地址。而内层地址,无论是否为可变数据类型还是不可变数据类型,使用浅拷贝都不会改变内层数据类型地址。