python对象的深拷贝与浅拷贝

关于python深拷贝和浅拷贝，主要从是否生成新的对象这个层面来进行比较。

1 浅拷贝

拷贝规则如下

1. 如果被拷贝对象是不可变对象，则不会生成新的对象
2. 如果被拷贝对象是可变对象，则会生成新的对象，但是只会对可变对象最外层进行拷贝

通过内置函数id查看拷贝前后对象的内存地址就能够知晓是否生成了新的对象。

import copy


a = 4343.23
b = copy.copy(a)

print(id(a))
print(id(b))

上面的代码对一个float类型的数据进行了浅拷贝，根据规则，不会生成新的对象，因此a,b两个变量的内存地址是相同的。

下面是一个可变对象的拷贝示例

import copy

a = [1, [1]]
b = copy.copy(a)

print(id(a), id(b))
print(id(a[1]), id(b[1]))

程序输出结果是

4739120648 4387519880
4739160904 4739160904

a和b的内存地址是不相同的，说明生成了一个新的数据，但由于是浅拷贝，因此列表里的元素并不进行拷贝，只对最外层进行了拷贝。

通过对内存的观察，我们可以更清楚了解浅拷贝的过程，下图是浅拷贝之前的内存示意图

浅拷贝发生之后，内存变成如下图所示

为了便于识别，我特地将代表引用的线条加粗并加上颜色来区分，通过对比浅拷贝前后的示意图，你可以看到，仅仅生成了一个新的对象，地址是4350709128。

a[1], b[1] 的数据类型是列表，是可变对象，他们的内存地址相同，因此，对b[1]的操作，将会影响到a[1]

import copy

a = [1, [1]]
b = copy.copy(a)

b[1].append(2)
print(a)

程序输出结果

[1, [1, 2]]

明明只是对变量b进行了操作，却影响到了a,这绝对是个安全隐患，因此进行浅拷贝时要非常小心，除非你清楚的知道自己在做什么，可能带来哪些影响，否则就不要进行浅拷贝，现在不缺内存，别玩火。

2. 深拷贝

拷贝规则

1. 如果被拷贝对象是不可变对象，深拷贝不会生成新对象，因为被拷贝对象是不可变的，继续用原来的那个，不会产生什么坏的影响
2. 如果被拷贝对象是可变对象，那么会彻底的创建出一个和被拷贝对象一模一样的新对象

import copy

a = [1, [1]]
b = copy.deepcopy(a)

print(id(a), id(b))
print(id(a[1]), id(b[1]))

程序输出结果

4739124744 4350819720
4739165000 4739236104

为了清晰的理解深拷贝的作用，还是放上拷贝前后的内存对比图

深拷贝前

深拷贝之后

和浅拷贝相比，最大的不同在于，新生成了一个列表[1],内存地址和a[1]不一样，深拷贝之后，对b的任何操作，都不会影响到a，虽然多耗费了一些内存，但是更加安全