淺拷貝和深拷貝

拷貝函數(shù)是專門為可變數(shù)據(jù)類型list、set、dict使用的一種函數(shù)。作用是，當(dāng)一個值指向另一個值的時候，也不會影響指向的值，如果被指向的數(shù)據(jù)是可變數(shù)據(jù)，那么它一旦被修改，指向的數(shù)據(jù)也會隨之改變。

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什么是可變數(shù)據(jù)和不可變數(shù)據(jù)

我們來舉一個例子，整型是不可變的數(shù)據(jù)，那么為什么是不可變的數(shù)據(jù)呢？一個數(shù)據(jù)是不是可變的就要關(guān)系到python的緩存機制。

當(dāng)一個數(shù)據(jù)發(fā)生變化，如果它的內(nèi)存地址沒有發(fā)生變化，就說明這是一個可變數(shù)據(jù)。

比如說，我們現(xiàn)在創(chuàng)建一個值是a的變量，它的值是100，然后讓這個數(shù)值發(fā)生變化，觀察者個變量的內(nèi)存地址是否發(fā)生了變化。

a = 100
print(a, id(a)) # 100 

a += 100
print(a, id(a)) # 200 

我們發(fā)現(xiàn)數(shù)值發(fā)生了變化，變量的內(nèi)存也跟著發(fā)生了變化，我們再創(chuàng)建一個變量b，值也是整型100

b = 100
print(b, id(b))	# 100 

發(fā)現(xiàn)b的內(nèi)存地址和a的內(nèi)存地址是一樣的，也就是說，像整型這樣的數(shù)據(jù)類型，一個數(shù)字就獨占一個內(nèi)存地址，當(dāng)某個指向這個值的變量，發(fā)生了變化的時候，不是這個變量的值要改變，而是這個變量要尋找改變后的值的內(nèi)存地址，然后重新的指向它。只要你的硬件不重新啟動，那么這個內(nèi)存地址就永遠(yuǎn)也不會發(fā)生變化了，這樣的數(shù)據(jù)就是不可變數(shù)據(jù)。

那么，反之就是可變數(shù)據(jù)，指的就是當(dāng)變量指向的值發(fā)生變化之后，在這個內(nèi)存地址上的值實打?qū)嵉陌l(fā)生變化的值，就是可變數(shù)據(jù)類型。

比如列表，列表發(fā)生改變之后，是在原有的基礎(chǔ)上發(fā)生變化的，所以內(nèi)存地址是不會改變的，這就是可變數(shù)據(jù)類型，可變數(shù)據(jù)類型沒有內(nèi)存緩存機制，不能節(jié)省內(nèi)存，所以一模一樣的數(shù)據(jù)，他們的內(nèi)存地址可能是不相同的。

a = [1, 2]
print(a, id(a)) # [1, 2] 

a.append(3)
print(a, id(a)) # [1, 2, 3] 

# b 和 a的值相同，但是內(nèi)存地址不相同
b = [1, 2, 3]
print(b, id(b)) # [1, 2, 3] 

那么拷貝函數(shù)是干什么的？

在我們的實際工作當(dāng)中，經(jīng)常會使用的一種操作就是定義一個變量，它的值直接就賦給了一個原有的變量之上?？墒亲兞慷x之后我們絕不是用來作為一個擺設(shè)的，而是要做運算、或者是做一個臨時的存儲，那么原有的變量的值是要改變的，問題就來了，如果是一個不可變的數(shù)據(jù)還好，如果是可變的數(shù)據(jù)，直接的賦值他們的內(nèi)存地址是相同的， 如果一個變量的值發(fā)生變化，同內(nèi)存地址的的值就都發(fā)生改變了，我們的向要臨時存儲的值也就不再是我們想要的那個值了，這是絕大多數(shù)的時候我們不想看到的結(jié)果。

我們拿整型為例，變量a直接賦值給變量b，這個時候的變量a b 的值是相同的，但是如果變量a的值發(fā)生了變化，是絲毫不影響變量b的值的。

a = 100
print(a, id(a))  # 100 

b = a
print(b, id(b))  # 100 

a += 100
print(a, id(a))  # 200 
print(b, id(b))  # 100 

但是如果是可變數(shù)據(jù)就不是這樣的情況了

a = [1, 2]
print(a, id(a))  # [1, 2] 

b = a
print(b, id(b))  # [1, 2] 

a.append(3)
print(a, id(a))  # [1, 2, 3] 
print(b, id(b))  # [1, 2, 3] 

不可變數(shù)據(jù)的這個特性既是一個優(yōu)點也是一個缺點，缺點就是如果我們想要保存a變量發(fā)生變化之前的的一個狀況的時候，是保存不下來的，這個時候就出現(xiàn)了拷貝函數(shù)，它可以將可變數(shù)據(jù)變成不可變數(shù)據(jù)那樣的效果。

淺拷貝

使用拷貝函數(shù)，將a變量放入作為參數(shù)放入函數(shù)中，使用b變量接受函數(shù)的返回值，就成功的拷貝了變量a，變量b的內(nèi)存地址和變量a的不一樣，這樣當(dāng)它們其中一方發(fā)生變化之后，不會影響到另一方的數(shù)據(jù)。

# 拷貝函數(shù)不能直接使用，需要使用import導(dǎo)入copy模塊，copy模塊的copy函數(shù)就是淺拷貝

import copy

a = [1, 2, 3]

# 變量b不在直接是變量a的直接賦值了，而是通過copy函數(shù)的返回值
b = copy.copy(a)

# 他們的數(shù)值一樣，但是內(nèi)存地址不同，所以他們之間的任意一方發(fā)生變化都不會影響到第二方。
print(a, id(a))  # [1, 2, 3] 
print(b, id(b))  # [1, 2, 3] 

a.append(4)
print(a, id(a))  # [1, 2, 3, 4] 
print(b, id(b))  # [1, 2, 3] 

但是如果變量a是一個二級容器或者是一個更多級容器，淺拷貝無法拷貝第二級容器或者更多級的容器，所以當(dāng)?shù)诙壢萜骰蛘呤歉嗉壍娜萜靼l(fā)生變化的時候，還是會發(fā)生變化，因為淺拷貝只能拷貝一級容器，所以多級容器的內(nèi)存地址還是相同的。

import copy

a = [[66,88], 2, 3]

b = copy.copy(a)

print(a, id(a))  # [[66, 88], 2, 3] 
print(b, id(b))  # [[66, 88], 2, 3] 

# 改變二級容器
a[0].append(100)
print(a, id(a))  # [[66, 88, 100], 2, 3] 
print(b, id(b))  # [[66, 88, 100], 2, 3] 

# 淺拷貝不能拷貝二級及以上的容器
print(id(a[0]))  # 
print(id(b[0]))  # 

深拷貝

淺拷貝只能拷貝一級容器

所以誕生了深拷貝，深拷貝可以拷貝所有級別的容器。

import copy

a = [[66,88], 2, 3]

# 深拷貝使用deepcopy函數(shù)
b = copy.deepcopy(a)


print(a, id(a))  # [[66, 88], 2, 3] 
print(b, id(b))  # [[66, 88], 2, 3] 

a[0].append(100)
print(a, id(a))  # [[66, 88, 100], 2, 3] 
print(b, id(b))  # [[66, 88], 2, 3] 

# 深拷貝所有級別的容器
print(id(a[0]))  # 
print(id(b[0]))  # 

總結(jié)

使用深淺拷貝需要導(dǎo)入copy模塊；

淺拷貝使用copy函數(shù)，只能拷貝一級容器的所有元素；

深拷貝使用deepcopy函數(shù)，可以拷貝所有級別容器的所有元素；

標(biāo)準(zhǔn)庫copy中只有copy和deepcopy兩個函數(shù)對外開放使用；

因為深拷貝要拷貝的元素跟多，所以速度會遠(yuǎn)不如淺拷貝，在編程的過程中要注意避免造成多余的系統(tǒng)負(fù)擔(dān)；

python中的不可變數(shù)據(jù)是Number、string、tuple，可變數(shù)據(jù)是list、set、dict；而拷貝就是專門為可變數(shù)據(jù)提供的，所以深淺拷貝只適用于list、set、dict，當(dāng)然，可變數(shù)據(jù)使用拷貝函數(shù)也不會出錯，但是沒有意義。