Python赋值与拷贝的示例分析-创新互联
这篇文章主要介绍Python赋值与拷贝的示例分析,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
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在 Python 中,一切皆为对象,对象通过「变量名」引用,「变量名」更确切的叫法是「名字」,好比我们每个人都有自己的名字一样,咱们通过名字来代指某个人,代码里面通过名字来指代某个对象。
变量赋值就是给对象绑定一个名字,赋值并不会拷贝对象。好比我们出生的时候父母就要给我们取一个名字一样,给人取个绰号并不来多出一个人来,只是多一个名字罢了。
两个对象做比较有两种方式,分别是:is 与 == ,is比较的是两个对象是否相同,通过对象的ID值可识别是否为相同对象,==比较的是两个对象的值是否相等
>>> x1 = [1,2] >>> x2 = [1,2] >>> x1 is x2 False >>> id(x1) 4338854088 >>> id(x2) 4338904392 >>> x1 == x2 True
x1 和 x2 的值虽然相同,但在内存中是两个独立的不同的对象,占据不同的内存空间,就好比两个长得一样的苹果摆在桌子上,实则为两个不同的物体。
>>> x3 = x2 >>> x3 is x2 True >>> id(x3) 4338904392
前面说了,赋值是给对象绑定名字,这里我们只不过是给 x2 对应的那个对象绑定了一个新的名字叫 x3,这就好比桌上放了一个苹果,开始给它贴了一个 x2 的标签,后来又给它添了一个 x3 的标签,本质上还是同一个苹果,所以,x2 和 x3 所指的其实是同一个对象。
通过x2 修改对象时,x3 也会跟着变化,因为本质上它们是同一个对象,这就好比张三和小张是同一个人时,给张三添衣服其实就是给小张添衣服。
>>> x2.append(3) >>> x2 [1, 2, 3] >>> x3 [1, 2, 3]
但是,当我给 x2 重新赋值时,相当于 x2 不再引用之前的对象,而引用新对象, x3 依然引用之前的对象。好比桌上一大苹果开始贴了 x2 和 x3 两个标签,给 x2 重新赋值就相当于把 x2 标签贴到另外一个苹果,但是 x3 还是贴在老苹果身上。
>>> x2 = [3, 4] >>> x3 [1, 2, 3]
对象拷贝
在业务中有时我们需要复制一个对象,但是又不想对原对象产生副作用,肯定不能通过赋值给一个新变量来解决(因为赋值不是拷贝对象),所以 Python 专门提供了一种拷贝机制,基于原对象快速创建出一个含有相同值的对象。该功能由copy模块提供。
拷贝又分为浅拷贝和深拷贝。
>>> s = [1,2,3]>>> sc = copy.copy(s) # 浅拷贝>>> sc[1, 2, 3] >>> sdc = copy.deepcopy(s) # 深拷贝 >>> sdc [1, 2, 3]
拷贝出来的对象只是值相同,实为不同的对象
>>> s == sc == sdc True >>> s is sc False >>> s is sdc False
那么浅拷贝(shallow copy)与深拷贝(deep copy)有什么区别呢?
对于不可变对象,比如整数、字符串、元组、还有由这些不可变对象组成的集合对象,浅拷贝和深拷贝没有区别,都是拷贝一个新对象
两者的区别在于拷贝组合对象,比如列表中还有列表,字典中还有字典或者列表的情况时,浅拷贝只拷贝了外面的壳子,里面的元素并没有拷贝,而深拷贝则是把壳子和里面的元素都拷贝了一份新的。
来看一个例子:
>>> x = [2, 3] >>> y = [7, 11] >>> z = [x, y] >>> a = copy.copy(z) # 浅拷贝 >>> a[0] is z[0] True
拷贝出来的对象 a 中的元素引用的是 x 和 y,当你修改 x 的值,a 也会跟着变。
>>> b = copy.deepcopy(z) # 深拷贝 >>> b[0] is z[0] False
对于深拷贝,里面的元素也重新拷贝了一份,拷贝了一份与x和y等值的两个元素,修改 x 和 y 的值,不会对 b 产生影响
对列表的切片拷贝z[:]或者是调用对象的copy方法list.copy()都属于浅拷贝。对于自定义对象,我们还可以自己实现__copy__方法和__deepcopy__方法
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