python中copy()與deepcopy()有什么不同？針對這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
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深復(fù)制被復(fù)制對象完全再復(fù)制一遍作為獨(dú)立的新個(gè)體單獨(dú)存在。所以改變原有被復(fù)制對象不會(huì)對已經(jīng)復(fù)制出來的新對象產(chǎn)生影響。
淺復(fù)制并不會(huì)產(chǎn)生一個(gè)獨(dú)立的對象單獨(dú)存在，他只是將原有的數(shù)據(jù)塊打上一個(gè)新標(biāo)簽，所以當(dāng)其中一個(gè)標(biāo)簽被改變的時(shí)候，數(shù)據(jù)塊就會(huì)發(fā)生變化，另一個(gè)標(biāo)簽也會(huì)隨之改變。
import copy origin = [1, 2, [3, 4]] #origin 里邊有三個(gè)元素：1， 2，[3, 4] cop1 = copy.copy(origin) cop2 = copy.deepcopy(origin) cop1 == cop2 ------>True cop1 is cop2 ------>False #cop1 和 cop2 看上去相同，但已不再是同一個(gè)object origin[2][0] = "hey!" origin ------>[1, 2, ['hey!', 4]] cop1 ------>[1, 2, ['hey!', 4]] cop2 ------>[1, 2, [3, 4]]
可以看到 cop1，也就是 copy 跟著 origin 改變了。而 cop2 ，也就是 deep copy 并沒有變。
Python存儲(chǔ)方式
Python 存儲(chǔ)變量的方法跟其他 OOP 語言不同。它與其說是把值賦給變量，不如說是給變量建立了一個(gè)到具體值的 reference。
當(dāng)在 Python 中 a = something 應(yīng)該理解為給 something 貼上了一個(gè)標(biāo)簽 a。當(dāng)再賦值給 a 的時(shí)候，就好象把 a 這個(gè)標(biāo)簽從原來的 something 上拿下來，貼到其他對象上，建立新的 reference。 這就解釋了一些 Python 中可能遇到的詭異情況：
>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> a = [4, 5, 6] //賦新的值給 a >>> a [4, 5, 6] >>> b [1, 2, 3] # a 的值改變后，b 并沒有隨著 a 變 >>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> a[0], a[1], a[2] = 4, 5, 6 //改變原來 list 中的元素 >>> a [4, 5, 6] >>> b [4, 5, 6] # a 的值改變后，b 隨著 a 變了
上面兩段代碼中，a 的值都發(fā)生了變化。區(qū)別在于，第一段代碼中是直接賦給了 a 新的值（從 [1, 2, 3] 變?yōu)?[4, 5, 6]）；而第二段則是把 list 中每個(gè)元素分別改變。
而對 b 的影響則是不同的，一個(gè)沒有讓 b 的值發(fā)生改變，另一個(gè)變了。怎么用上邊的道理來解釋這個(gè)詭異的不同呢？
首次把 [1, 2, 3] 看成一個(gè)物品。a = [1, 2, 3] 就相當(dāng)于給這個(gè)物品上貼上 a 這個(gè)標(biāo)簽。而 b = a 就是給這個(gè)物品又貼上了一個(gè) b 的標(biāo)簽。
第一種情況：
a = [4, 5, 6] 就相當(dāng)于把 a 標(biāo)簽從 [1 ,2, 3] 上撕下來，貼到了 [4, 5, 6] 上。
在這個(gè)過程中，[1, 2, 3] 這個(gè)物品并沒有消失。 b 自始至終都好好的貼在 [1, 2, 3] 上，既然這個(gè) reference 也沒有改變過。 b 的值自然不變。
第二種情況：
a[0], a[1], a[2] = 4, 5, 6 則是直接改變了 [1, 2, 3] 這個(gè)物品本身。把它內(nèi)部的每一部分都重新改裝了一下。內(nèi)部改裝完畢后，[1, 2, 3] 本身變成了 [4, 5, 6]。
而在此過程當(dāng)中，a 和 b 都沒有動(dòng)，他們還貼在那個(gè)物品上。因此自然 a b 的值都變成了 [4, 5, 6]。
搞明白這個(gè)之后就要問了，對于一個(gè)復(fù)雜對象的淺copy，在copy的時(shí)候到底發(fā)生了什么？
再看一段代碼：
>>> import copy >>> origin = [1, 2, [3, 4]] #origin 里邊有三個(gè)元素：1， 2，[3, 4] >>> cop1 = copy.copy(origin) >>> cop2 = copy.deepcopy(origin) >>> cop1 == cop2 True >>> cop1 is cop2 False #cop1 和 cop2 看上去相同，但已不再是同一個(gè)object >>> origin[2][0] = "hey!" >>> origin [1, 2, ['hey!', 4]] >>> cop1 [1, 2, ['hey!', 4]] >>> cop2 [1, 2, [3, 4]] #把origin內(nèi)的子list [3, 4] 改掉了一個(gè)元素，觀察 cop1 和 cop2
學(xué)過docker的人應(yīng)該對鏡像這個(gè)概念不陌生，我們可以把鏡像的概念套用在copy上面。
概念圖如下：
copy對于一個(gè)復(fù)雜對象的子對象并不會(huì)完全復(fù)制，什么是復(fù)雜對象的子對象呢？就比如序列里的嵌套序列，字典里的嵌套序列等都是復(fù)雜對象的子對象。對于子對象，python會(huì)把它當(dāng)作一個(gè)公共鏡像存儲(chǔ)起來，所有對他的復(fù)制都被當(dāng)成一個(gè)引用，所以說當(dāng)其中一個(gè)引用將鏡像改變了之后另一個(gè)引用使用鏡像的時(shí)候鏡像已經(jīng)被改變了。
所以說看這里的origin[2]，也就是 [3, 4] 這個(gè) list。根據(jù) shallow copy 的定義，在 cop1[2] 指向的是同一個(gè) list [3, 4]。那么，如果這里我們改變了這個(gè) list，就會(huì)導(dǎo)致 origin 和 cop1 同時(shí)改變。這就是為什么上邊 origin[2][0] = “hey!” 之后，cop1 也隨之變成了 [1, 2, [‘hey!', 4]]。
而deepcopy概念圖如下：
deepcopy的時(shí)候會(huì)將復(fù)雜對象的每一層復(fù)制一個(gè)單獨(dú)的個(gè)體出來。
這時(shí)候的 origin[2] 和 cop2[2] 雖然值都等于 [3, 4]，但已經(jīng)不是同一個(gè) list了。即我們尋常意義上的復(fù)制。
關(guān)于python中copy()與deepcopy()有什么不同問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。
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