深拷贝与浅拷贝
说在前面-关于拷贝的魔法函数：
-
__copy__(self)：定义对类的实例使用 copy.copy() 时的行为。copy.copy() 返回一个对象的浅拷贝，这意味着拷贝出的实例是全新的，然而里面的数据全都是引用的。也就是说，对象本身是拷贝的，但是它的数据还是引用的（所以浅拷贝中的数据更改会影响原对象）。 -
__deepcopy__(self, memodict=)
定义对类的实例使用 copy.deepcopy() 时的行为。copy.deepcopy() 返回一个对象的深拷贝，这个对象和它的数据全都被拷贝了一份。memodict 是一个先前拷贝对象的缓存，它优化了拷贝过程，而且可以防止拷贝递归数据结构时产生无限递归。当你想深拷贝一个单独的属性时，在那个属性上调用 copy.deepcopy() ，使用 memodict 作为第一个参数。
1、什么是拷贝
- 拷贝是指使用一个已存在一个对象，生成一个新的对象，两个对象在内存中具有独立的存储空间。
2、浅拷贝
- 浅拷贝是指是创建一个新的对象时，只拷贝内容是原始对象的引用，而不是创建原始对象的副本数据。
- 浅拷贝不具有数据独立性，对象的
copy()方法，copy模块的copy()方法，工厂方法，切片等方式得到的都是浅拷贝对象。- 使用对象的copy()方法得到浅拷贝对象；
- 使用工厂方法获取浅拷贝对象；
- 使用切片方式获取浅拷贝对象；
- 使用 copy模块中的copy方法获取浅拷贝对象；
import copy
# 原始数据
originData = [[1,2],{"name":"Tom", "chars":["A","B"]}]
# 使用对象的copy()方法得到浅拷贝对象
copyData1 = originData.copy()
# 使用工厂方法获取浅拷贝对象
copyData2 = list(originData)
# 使用切片方式获取浅拷贝对象
copyData3 = originData[:]
# 使用 copy模块中的copy方法获取浅拷贝对象
copyData4 = copy.copy(originData)
# 拷贝成功的验证，内容相同，地址不同
# 查看所有对象内容
print(originData) # [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'B']}]
print(copyData1) # [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'B']}]
print(copyData2) # [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'B']}]
print(copyData3) # [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'B']}]
print(copyData4) # [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'B']}]
# 查看所有对象的址,
print(id(originData))# 2308221463360
print(id(copyData1)) # 2308221465664
print(id(copyData2)) # 2308221465792
print(id(copyData3)) # 2308221465728
print(id(copyData4)) # 2308221468544
# 当修改任意对象时，其它对象都会受影响
copyData3[1]["chars"][1] = "BBB"
# 查看所有对象的数据
print(originData)# [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'BBB']}]
print(copyData1) # [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'BBB']}]
print(copyData2) # [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'BBB']}]
print(copyData3) # [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'BBB']}]
print(copyData4) # [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'BBB']}]
3、深拷贝
- 深拷贝是指创建一个新的对象，并递归地复制原始对象及其所有嵌套对象的内容，而不仅仅是复制它们的引用。
- 深拷贝具有数据独立性，使用
copy模块中的deepcopy()方法实现深拷贝。
import copy
# 原始数据
originData = [[1,2],{"name":"Tom", "chars":["A","B"]}]
# 使用 copy模块中的deepcopy方法获取深拷贝对象
deepCopyData = copy.deepcopy(originData)
# 拷贝成功的验证，内容相同，地址不同
# 查看所有对象内容
print(originData) # [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'B']}]
print(deepCopyData)# [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'B']}]
# 查看所有对象的地址,
print(id(originData)) # 2623654162624
print(id(deepCopyData))# 2623654163392
# 当修改任意对象时，其它对象都不会受影响
originData[1]["chars"][1] = "BBB"
# 查看所有对象的数据
print(originData) # [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'BBB']}]
print(deepCopyData)# [[1, 2], {'name': 'Tom', 'chars': ['A', 'B']}]
4、浅拷贝与深拷贝区别
-
相同点：
- 内容相同，地址不同：都是重新生成一个新内存地址的数据；
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不同点：
- 1、数据对立性不一样：
- 浅拷贝：不具有数据独立性，当修改任意对象时，其它对象都会受影响；
- 深拷贝：具有数据独立性，当修改任意对象时，其它对象都不会受影响；
- 2、实现方式不一样：
- 浅拷贝：
- 使用对象的copy()方法得到浅拷贝对象；
- 使用工厂方法获取浅拷贝对象；
- 使用切片方式获取浅拷贝对象；
- 使用 copy模块中的copy方法获取浅拷贝对象；
- 深拷贝：
使用copy模块中的deepcopy()方法实现深拷贝；
- 浅拷贝：
- 1、数据对立性不一样：
5、说明：
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程序的大部分场景都使用浅拷贝。
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浅拷贝，深拷贝特指容器类型保存的复杂结构，对于基本类型的数据，都是引用指向（不在缓存池中的字符串对像除外）。
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类似公共排序方法
sorted()实现就可以使用深拷贝，因为该方法返回一个排序后的新列表，该列表可能在程序其它位置被修改，避免影响原列表，深拷贝更适合。