Python 深浅拷贝

先问问大家，什么是拷贝？拷贝就是创建一个具有相同类型,相同值但不同id的新对象.
深浅copy其实就是完全复制一份，和部分复制一份的意思。

1、赋值运算

l1 = [1,2,3,['tank','nick']]
l2 = l1

l1[0] = 111
print(l1)  # [111, 2, 3, ['tank', 'nick']]
print(l2)  # [111, 2, 3, ['tank', 'nick']]

l1[3][0] = 'kevin'
print(l1)  # [111, 2, 3, ['kevin', 'nick']]
print(l2)  # [111, 2, 3, ['kevin', 'nick']]

对于赋值运算来说，l1与l2指向的是同一个内存地址，所以他们是完全一样的。
　　在举个例子，比如张三李四合租在一起，那么对于客厅来说，他们是公用的，张三可以用，李四也可以用，但是突然有一天张三把客厅的的电视换成投影了，那么李四使用客厅时，想看电视没有了，而是投影了，对吧？
　　l1,l2指向的是同一个列表，任何一个变量对列表进行改变，剩下那个变量在使用列表之后，这个列表就是发生改变之后的列表。

2、浅拷贝

浅拷贝是copy模块中的copy()函数

l1 = [1, 'tank', [22, 33]]
l2 = l1.copy()
print(id(l1), id(l2))  # 2713214468360 2713214524680
print(id(l1[1]), id(l2[1]))  # 2547618888008 2547618888008
print(id(l1[-1]),id(l2[-1]))  # 2547620322952 2547620322952


l1 = [1, 'tank', [22, 33]]
l2 = l1.copy()
l1[0] = 2
print(l1)  #[2, 'tank', [22, 33]]
print(l2)  #[1, 'tank', [22, 33]]


l1 = [1, 'tank', [22, 33]]
l2 = l1.copy()
l1[-1][0] = 2
print(l1)    #[1, 'tank', [2, 33]]
print(l2)    #[1, 'tank', [2, 33]]

对于浅copy来说，只是在内存中重新创建了开辟了一个空间存放一个新列表，但是新列表中的元素与原列表中的元素是公用的。

3、 深拷贝

深拷贝是copy模块中的deepcopy()函数

l1 = [1, 'tank',  [22, 33]]
l2 = copy.deepcopy(l1)
print(id(l1), id(l2))    # 2788324482440 2788324483016
print(id(l1[0]),id(l2[0]))    # 1470562768 1470562768
print(id(l1[-1]),id(l2[-1]))    # 2788324482632 2788324482696
print(id(l1[1]),id(l2[1]))    # 2788323047752 2788323047752


l1 = [1, 'tank',  [22, 33]]
l2 = copy.deepcopy(l1)
l1[1] = 0
print(l1)   #[1, 0, [22, 33]]
print(l2)   #[1, 'tank', [22, 33]]


l1 = [1, 'tank',  [22, 33]]
l2 = copy.deepcopy(l1)
l1[-1][0] = 0
print(l1)    #[1, 'tank', [0, 33]]
print(l2)    #[1, 'tank', [22, 33]]

对于深copy来说，列表是在内存中重新创建的，列表中可变的数据类型是重新创建的，列表中的不可变的数据类型是公用的。

深拷贝就是在内存中重新开辟一块空间,不管数据结构多么复杂,只要遇到可变类型的数据就重新开辟一块内存空间把内容复制下来,直到拷贝的数据类型都是不可变对象为止

总结：

1. 拷贝就是创建一个具有相同类型,相同值但不同id的新对象.
2. 可变对象在赋值时，修改一个的值，另一个也会发生改变。
3. 深、浅拷贝对不可变对象拷贝时，不开辟新空间，相当于赋值操作。
4. 浅拷贝在拷贝时，只拷贝第一层中的引用，如果元素是可变对象，并且被修改，那么拷贝的对象也会发生变化。
5. 深拷贝 区别于浅拷贝只拷贝顶层引用，深拷贝会逐层进行拷贝，直到拷贝的所有引用都是不可变对象为止。

Python 深浅拷贝

原文：https://www.cnblogs.com/baohanblog/p/12143055.html