## 準備知識 一些基本的定義： * 在Python中對象的賦值其實就是對象的引用。當創建一個對象，把它賦值給另一個變量的時候，python并沒有拷貝這個對象，只是拷貝了這個對象的引用而已。 * 淺拷貝：拷貝了最外圍的對象本身，內部的元素都只是拷貝了一個引用而已。也就是，把對象復制一遍，但是該對象中引用的其他對象我不復制 * 深拷貝：外圍和內部元素都進行了拷貝對象本身，而不是引用。也就是，把對象復制一遍，并且該對象中引用的其他對象也復制。 幾個術語的解釋 * 變量：是一個系統表的元素，擁有指向對象的連接空間 * 對象：被分配的一塊內存，存儲其所代表的值 * 引用：是自動形成的從變量到對象的指針 * 注意：類型（int類型，long類型(python3已去除long類型，只剩下int類型的數據)）屬于對象，不是變量 * 不可變對象：一旦創建就不可修改的對象，包括字符串、元組、數字 * 可變對象：可以修改的對象，包括列表、字典。 深淺拷貝的作用 * 減少內存的使用? * 以后在做數據的清洗、修改或者入庫的時候，對原數據進行復制一份，以防數據修改之后，找不到原數據。 對于不可變對象的深淺拷貝 　　不可變對象類型（這個不可變對象類型里面不能包含可變對象類型，如元祖里面包含列表就不滿足這個條件），沒有被拷貝的說法，即便是用深拷貝，查看id的話也是一樣的，如果對其重新賦值，也只是新創建一個對象，替換掉舊的而已。一句話就是，不可變類型，不管是深拷貝還是淺拷貝，地址值和拷貝后的值都是一樣的。 ## 數字、字符串等不可變數據類型 ### 賦值 舉個栗子： ~~~ n1 = 123123 n2 = n1 print(n1,n2) print(id(n1)) print(id(n2)) 輸出結果： 123123 123123 1607915318992 1607915318992 ~~~ 　　在以上代碼塊當中，a2與a1所賦的值是一樣的，都是數字123123。因為python有一個重用機制，對于同一個數字，python并不會開辟一塊新的內存空間，而是維護同一塊內存地址，只是將該數字對應的內存地址的引用賦值給變量a1和a2。所以根據輸出結果，a1和a2其實對應的是同一塊內存地址，只是兩個不同的引用罷了。同樣的，對于a2 = a1，其實效果等同于“a1 = 123123; a2 = 123123”，它也就是將a1指向123123的引用賦值給a2。字符串跟數字的原理雷同，如果把123123改成“abcabc”也是一樣的。 **結論：對于通過用 = 號賦值，數字和字符串在內存當中用的都是同一塊地址。** ### 淺拷貝 同樣的栗子： ~~~ import copy # 使用淺拷貝需要導入copy模塊 n1 = 123123 n3 = copy.copy(n1) # 使用copy模塊里的copy()函數就是淺拷貝了 print(n1,n3) print(id(n1)) print(id(n3)) 輸出結果： 123123 123123 2735567515344 2735567515344 ~~~ 　　通過使用copy模塊里的copy()函數來進行淺拷貝，把a1拷貝一份賦值給a3，查看輸出結果發現，a1和a3的內存地址還是一樣。 **結論：對于淺拷貝，數字和字符串在內存當中用的也是同一塊地址。** ### 深拷貝 再來一個栗子： ~~~ import copy n1 = 123123 n4 = copy.deepcopy(n1) # 深拷貝是用copy模塊里的deepcopy()函數 print(n1,n4) print(id(n1)) print(id(n4)) 輸出結果： 123123 123123 2545114525392 2545114525392 ~~~ **結論：綜上所述，對于數字和字符串的賦值、淺拷貝、深拷貝在內存當中用的都是同一塊地址。** 原理圖：  ## 字典、列表等可變數據類型 ### 賦值 再舉個栗子 ~~~ n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 678]} n2 = n1 # 賦值 print(n1,n2) print(id(n1)) print(id(n2)) n1['k1'] = 'c' n1['k3'][0] = 'd' print(n1,n2) print(id(n1)) print(id(n2)) 輸出結果： ~~~ {'k1': 'wu', 'k2': 123, 'k3': \['alex', 678\]} {'k1': 'wu', 'k2': 123, 'k3': \['alex', 678\]} 1867471875528 1867471875528 {'k1': 'c', 'k2': 123, 'k3': \['d', 678\]} {'k1': 'c', 'k2': 123, 'k3': \['d', 678\]} 1867471875528 1867471875528 ?　　我們的栗子當中用了一個字典n1，字典里面嵌套了一個列表，當我們把n1賦值給n2時，內存地址并沒有發生變化，因為其實它也是只是把n1的引用拿過來賦值給n2而已（我們用了一個字典來舉例，其他類型也是一樣的）。正因為如此，當我們修改字典里面的數據時，n1和n2都會發生改變。  **　　結論：對于賦值，字典、列表等其他類型用的內存地址不會變化。** ### 淺拷貝 栗子走起 ~~~ import copy n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 678]} n3 = copy.copy(n1) # 淺拷貝 print(n1,n3) print("第一層字典的內存地址：") print(id(n1)) print(id(n3)) print("第二層嵌套的列表的內存地址：") print(id(n1["k3"])) print(id(n3["k3"])) n1['k1'] = 'tom' n1['k3'][0] = 'jack' print('***************') print(n1,n3) 輸出結果： {'k1': 'wu', 'k2': 123, 'k3': ['alex', 678]} {'k1': 'wu', 'k2': 123, 'k3': ['alex', 678]} 第一層字典的內存地址： 1506727325128 1506727325200 第二層嵌套的列表的內存地址： 1506758960840 1506758960840 *************** {'k1': 'tom', 'k2': 123, 'k3': ['jack', 678]} {'k1': 'wu', 'k2': 123, 'k3': ['jack', 678]} ~~~ 　　通過以上結果可以看出，進行淺拷貝時，我們的字典第一層n1和n3指向的內存地址已經改變了，但是對于第二層里的列表并沒有拷貝，它的內存地址還是一樣的。原理如下圖：　　  **?　　結論：所以對于淺拷貝，字典、列表等類型，它們只拷貝第一層地址。** ### 深拷貝 栗子： ~~~ import copy n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 678]} n4 = copy.deepcopy(n1) # 深拷貝 print("第一層字典的內存地址：") print(id(n1)) print(id(n4)) print("第二層嵌套的列表的內存地址：") print(id(n1["k3"])) print(id(n4["k3"])) n1['k1'] = 'tom' n1['k3'][0] = 'jack' print(n1,n4) 輸出結果： {'k1': 'wu', 'k2': 123, 'k3': ['alex', 678]} {'k1': 'wu', 'k2': 123, 'k3': ['alex', 678]} 第一層字典的內存地址： 1853270748616 1853271588800 第二層嵌套的列表的內存地址： 1853273351880 1853273350600 *************** {'k1': 'tom', 'k2': 123, 'k3': ['jack', 678]} {'k1': 'wu', 'k2': 123, 'k3': ['alex', 678]} ~~~ 　　通過以上結果發現，進行深拷貝時，字典里面的第一層和里面嵌套的地址都已經變了。對于深拷貝，它會拷貝多層，將第二層的列表也拷貝一份，如果還有第三層嵌套，那么第三層的也會拷貝，但是對于里面的最小元素，比如數字和字符串，這里就是“wu”，123，“alex”，678之類的，按照python的機制，它們會共同指向同一個位置，它的內存地址是不會變的。原理如下圖：  ?**結論：對于深拷貝，字典、列表等類型，它里面嵌套多少層，就會拷貝多少層出來，但是最底層的數字和字符串地址不變，是一樣的。** **PS：** 對于元祖來說，如果他里面的元素都是不可變類型的元素，那么不論是賦值，淺拷貝還是深拷貝，他們的id都是一樣的（不僅整個元祖的id是一樣的，里面每一個元素的id都是一樣的）。但是如果元祖里面的元素有可變元素，如列表字典等，那么對于賦值和淺拷貝來說，id仍然還是一樣的（不僅整個元祖的id是一樣的，里面每一個元素的id都是一樣的）；對于深拷貝來說，元祖的id和列表字典的id是不一樣的，但是對于最底層的數字，字符串地址還是一樣的。