Python里的引用与拷贝规律

本文主要是介绍Python里的引用与拷贝规律，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

python的可变不可变与各种浅拷贝深拷贝规则，一并梳理。

Python一切皆引用

在C++/Java里，int a = 1就是创建变量为a，赋值为1；int b = a就是创建变量b，赋值为a的值。a与b是毫不相干的，即“变量是盒子”，但是这不利于理解Python中的一个变量定义。在Python里，我们把变量视为“一个实际存储的引用”（图源：《流畅的python》）。

所以在python里，a = [1, 2, 3]先分配一块区域写入[1,2,3]，再让a来代表它；b = a让b与a代表了同一个东西，即使a本身消失了（比如del a），也仅仅是撕下来一张标签而已，b仍然可以访问这个列表。其他类型也是如此

情况一：直接引用

直接引用即b = a，正如上文所说，不会发生拷贝，只是让b也来代表a代表的区域。此时b就是a，b[0]也就是a[0]。

如果修改了a，等于让a指向其他对象，与列表无关，所以b没有变化；而如果修改a[0]（或者使用+=，append等），则修改了列表，b[0]也在变化。

但对于单个数或者元组字符串这种不可变对象，你也可以使用+=，但是他们不支持原地修改，因此实际上会调用a = a + b得到的是一个新对象。如a = (1, 2, 3); b = a; a += (4, 5)，此时执行a = a + (4, 5)，已经指向新的值了，所以b不会改变。

情况二：复制

有些时候我们只编辑列表或字典的副本，所以需要复制，一般最常见的复制方法有：

b = a[:]
b = list(_ for _ in a)
b = copy(a)
b = a.copy()

这些都叫做浅复制，浅复制的时候发生了什么？

浅复制的逻辑将创建一个新对象，然后将每一个值复制一份放入新对象里，花费线性时间。可以看到复制后b与a完全一致，但是a is b不再成立了，a[0]和b[0]也是不再相关的值，你可以任意修改列表b，都不会影响到a里的四个元素（红蓝橙绿四个小圆）。

情况三：深复制

但是浅复制仍然有不能解决的问题。我们知道python里一切皆引用，图里的小圆不是盒子而是标签！，虽然a与b本身已经分开了，但如果有一个元素仍然是列表，那他们其实还是联系在一起的。

如图，浅复制时执行了b[1]=a[1]，但b[1]和a[1]是引用，因此通过他们访问的仍然是同一个可变序列，修改a[1]不会导致b[1]变化，但修改a[1][0]却导致b[1][0]变化。

所以我们引入深复制解决这个问题：

from copy import deepcopy
a = [1, [1, 2, 3], "hello"]
b = deepcopy(a)

深复制的逻辑是，将每一个值复制放进新一个对象里，而如果这一项也表示一个可变的迭代对象（列表，字典，没有特殊定制的自定义类），就将这个对象也复制一份。这样就可以得到一份完全的拷贝。

这篇关于Python里的引用与拷贝规律的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！