2018年12月15日 星期六

Python 拓展之詳解深拷貝和淺拷貝




正式開始


首先我在這介紹兩個新的小知識,要在下面用到。一個是函數 id() ,另一個是運算符 is。id() 函數就是返回對象的內存地址;is 是比較兩個變數的對象引用是否指向同一個對象,在這裡請不要和 == 混了,== 是比較兩個變數的值是否相等。


>>> a = [1,2,3]


>>> b = [1,2,3]


>>> id(a)



38884552L


>>> a is b


False


>>> a == b


True


1


2


3


4


5



6


7


8


copy 這個詞有兩種叫法,一種是根據它的發音音譯過來的,叫拷貝;另一種就是標準的翻譯,叫複製。


其實單從表面意思來說,copy 就是將某件東西再複製一份,但是在很多編程語言中,比如 Python,C++中,它就不是那麼的簡單了。


>>> a = 1


>>> b = a


>>> b


1


1



2


3


4


看到上面的例子,從表面上看我們似乎是得到了兩個 1,但是如果你看過我之前寫的文章,你應該對一句話有印象,那就是 「變數無類型」, Python 中變數就是一個標籤,這裡我們有請 id() 閃亮登場,看看它們在內存中的位置。


>>> a = 1


>>> b = a


>>> b


1


>>> id(a)


31096808L



>>> id(b)


31096808L


1


2


3


4


5


6


7


8



看出來了嗎,id(a) 和 id(b) 相等,所以並沒有兩個 1,只是一個 1 而已,只不過是在 1 上貼了兩張標籤,名字是 a 和 b 罷了,這種現象普遍存在於 Python 之中,這種賦值的方式實現了 「假裝」 拷貝,真實的情況還是兩個變數和同一個對象之間的引用關係。


我們再來看 copy() 方法:


>>> a = “name”:”rocky”,”like”:”python”


>>> b = a.copy()


>>> b


“name”: “rocky”, “like”: “python”


>>> id(a)


31036280L


>>> id(b)


38786728L



1


2


3


4


5


6


7


8


咦,果然這次得到的 b 和原來的 a 不同,它是在內存中又開闢了一個空間。那麼我們這個時候就來推理了,雖然它們兩個是一樣的,但是它們在兩個不同的內存空間里,那麼肯定彼此互不干擾,如果我們去把 b 改了,那麼 a 肯定不變。


>>> b[“name”] = “leey”



>>> b


“name”: “leey”, “like”: “python”


>>> a


“name”: “rocky”, “like”: “python”


1


2


3


4


5


結果和我們上面推理的一模一樣,所以理解了對象有類型,變數無類型,變數是對象的標籤,就能正確推斷出 Python 提供的結果。



我們接下來在看一個例子,請你在往下看的時候保證上面的你已經懂了,不然容易暈車。


>>> a = “name”:”rocky”,”like”:”python”


>>> b = a


>>> b


“name”: “rocky”, “like”: “python”


>>> b[“name”] = “leey”


>>> b


“name”: “leey”, “like”: “python”


>>> a


“name”: “leey”, “like”: “python”



1


2


3


4


5


6


7


8


9


上面的例子看出什麼來了嗎?修改了 b 對應的字典類型的對象,a 的對象也變了。也就是說, b = a 得到的結果是兩個變數引用了同一個對象,但是事情真的這麼簡單嗎?請睜大你的眼睛往下看,重點來了。


>>> first = “name”:”rocky”,”lanaguage”:[“python”,”c++”,”java”]


>>> second = first.copy()


>>> second


“name”: “rocky”, “lanaguage”: [“python”, “c++”, “java”]


>>> id(first)


31036280L


>>> id(second)


38786728L


1


2


3


4


5


6


7


8


在這裡的話沒有問題,和我們之前說的一樣,second 是從 first 拷貝過來的,它們分別引用的是兩個對象。


>>> second[“lanaguage”].remove(“java”)


>>> second


“name”: “rocky”, “lanaguage”: [“python”, “c++”]


>>> first


“name”: “rocky”, “lanaguage”: [“python”, “c++”]


1


2


3


4


5


發現什麼了嗎?按理說上述例子中 second 的 lanaguage 對應的是一個列表,我刪除這個列表裡的值,也只應該改變的是 second 啊,為什麼連 first 的也會改,不是應該互不干擾嗎?是不是很意外?是我們之前說的不對嗎?那我們再試試另一個鍵:


>>> second[“name”] = “leey”


>>> second


“name”: “leey”, “lanaguage”: [“python”, “c++”]


>>> first


“name”: “rocky”, “lanaguage”: [“python”, “c++”]


1


2


3


4


5


前面說的原理是有效的,那這到底是為什麼啊,來來來,有請我們的 id() 再次閃亮登場。


>>> id(first[“name”])


38829152L


>>> id(second[“name”])


38817544L


>>> id(first[“lanaguage”])


38754120L


>>> id(second[“lanaguage”])


38754120L


1


2


3


4


5


6


7


8


其實這裡深層次的原因是和 Python 的存儲數據的方式有關,這裡不做過多的說明(其實是我也不懂。。 在這裡,我們只需要知道的是,當 copy() 的時候,列表這類由字元串,數字等複合而成的對象仍然是複製了引用,也就是貼標籤,並沒有建立一個新的對象,我們把這種拷貝方式叫做淺拷貝(唉呀媽呀,終於把這個概念引出來了。。,言外之意就是並沒有解決深層次的問題,再言外之意就是還有能夠解決深層次問題的方法。


確實,在 Python 中還有一個深拷貝(deep copy),在使用它之前要引入一個 copy 模塊,我們來試一下。


>>> import copy


>>> first = “name”:”rocky”,”lanaguage”:[“python”,”c++”,”java”]


>>> second = copy.deepcopy(first)


>>> second


“name”: “rocky”, “lanaguage”: [“python”, “c++”, “java”]


>>> second[“lanaguage”].remove(“java”)


>>> second


“name”: “rocky”, “lanaguage”: [“python”, “c++”]


>>> first


“name”: “rocky”, “lanaguage”: [“python”, “c++”, “java”]


1


2


3


4


5


6


7


8


9


10


用了深拷貝以後,果然就不是引用了。


Python 拓展之詳解深拷貝和淺拷貝


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