12345678910 >>> a = [1, 2, 3]>>> b = list(a)>>> print(id(a), id(b)) # a和b身份不同140601785066200 140601784764968>>> for x, y in zip(a, b): # 但它们包含的子对象身份相同... print(id(x), id(y))... 140601911441984 140601911441984140601911442016 140601911442016140601911442048 140601911442048
从上面可以明显的看出来,a 浅拷贝得到 b,a 和 b 指向内存中不同的 list 对象,但它们的元素却指向相同的 int 对象。这就是浅拷贝!
三、深拷贝(deep copy)迹核 所谓“深拷贝”,是指创建一个新的对象,然后递归的拷贝原对象所包含的子对象。深拷贝出来的对象与原对象没有任何关联。 深拷贝只有一种方式:copy模块中的deepcopy函数。 1234567891011 >>> import copy>>> a = [1, 2, 3]>>> b = copy.deepcopy(a)>>> print(id(a), id(b))140601785065840 140601785066200>>> for x, y in zip(a, b):... print(id(x), id(y))... 140601911441984 140601911441984140601911442016 140601911442016140601911442048 140601911442048
看了上面的例子,有人可能会疑惑: 为什么使用了深拷贝,a和b中元素的id还是一样呢? 答:这是因为对于不可变对象,当需要一个新的对象时,python可能会返回已经存在的某个类型和值都一致的对象的引用。而且这种机制并不会影响 a 和 b 的相互独立性,因为当两个元素指向同一个不可变对象时,对其中一个赋值不会影响另外一个。 我们可以用一个包嫌闷含可变对象的列表来确切地展示“浅拷贝”与“深拷贝”的区别:
1234567891011121314151617181920 >>> import copy>>> a = [[1, 2],[5, 6], [8, 9]]>>> b = copy.copy(a) # 浅拷贝得到b>>> c = copy.deepcopy(a) # 深拷贝得到c>>> print(id(a), id(b)) # a 和 b 不同139832578518984 139832578335520>>> for x, y in zip(a, b): # a 和 b 的子对象相同... print(id(x), id(y))... 139832578622816 139832578622816139832578622672 139832578622672139832578623104 139832578623104>>> print(id(a), id(c)) # a 和 c 不同139832578518984 139832578622456>>> for x, y in zip(a, c): # a 和 c 的子对象也不同... print(id(x), id(y))... 139832578622816 139832578621520139832578622672 139832578518912139832578623104 139832578623392