浅谈Python对内存的使用（深浅拷贝）

2019/7/13 22:23:06

编程Tag： 深浅拷贝内存 python

本文主要是介绍浅谈Python对内存的使用（深浅拷贝），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！

本文主要研究的是Python对内存的使用（深浅拷贝）的相关问题，具体介绍如下。

浅拷贝就是对引用的拷贝（只拷贝父对象）

深拷贝就是对对象的资源的拷贝

>>> a=[1,2,3,'a','b']
>>> b=a
>>> b
[1, 2, 3, 'a', 'b']
>>> a
[1, 2, 3, 'a', 'b']
>>> id(a)
3021737547592
>>> id(b)
3021737547592
>>> a.append('c')
>>> a
[1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']
>>> b
[1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']
>>> b.append(4)
>>> b
[1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', 4]
>>> a
[1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', 4]

从以上操作可以看出：将a赋值给b后，a和b的地址是一样的，无论那个发生变化，另一个都会跟着变化，始终保持相同。

>>> import copy
>>> a=[1,2,3,['a','b','c']]
>>> b=a
>>> c=copy.copy(a)
>>> b
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
>>> c
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
>>> id(a)
3021737548104
>>> id(b)
3021737548104
>>> id(c)
3021737494536    #浅拷贝父对象的地址不一样
>>> a.append('d')
>>> a
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'], 'd']
>>> b
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'], 'd']
>>> c
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']] #a和c的地址不一样，因此a变化，c不变化




>>> id(a[0])
1686357680
>>> id(c[0])
1686357680
>>> id(a[3])
3021737547528
>>> id(c[3])   
3021737547528    #整个父对象所占的空间不一样，但相同的内层数据的所占空间一样
>>> a[3].append('d')
>>> a
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 'd']
>>> c
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd']]#因为内层数据所占空间一样，所以a变化，c跟着变化

以上就是浅拷贝：整个父对象的地址不一样，内层数据的地址相同，操作内层数据的话，一同变化；操作对象为父对象时，拷贝对象不跟着变化。

>>> a
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 'd']
>>> d=copy.deepcopy(a)
>>> d
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 'd']
>>> id(a)
3021737548104
>>> id(d)
3021737547656  #深拷贝父对象的地址不一样

>>> a.append('e')
>>> a
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 'd', 'e']
>>> d
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 'd']#a和d的地址不一样，因此a变化，d不变化
>>> id(a[0])
1686357680
>>> id(d[0])
1686357680
>>> id(a[3])
3021737547528
>>> id(d[3])
3021737493256  #内层数据的地址不一样
>>> a[3].append('x')
>>> a
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd', 'x'], 'd', 'e']
>>> d
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 'd']

以上是深拷贝。

区别：

浅拷贝与原对象的内层数据地址相同；
深拷贝完全独立开来，与原对象没有任何联系。

总结

以上就是本文关于浅谈Python对内存的使用（深浅拷贝）的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！

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浅谈Python对内存的使用（深浅拷贝）

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