Copy函數如何在Python項目中使用

本篇文章為大家展示了Copy函數如何在Python項目中使用，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

1、對象引用的傳值或者傳引用

Python中的對象賦值實際上是簡單的對象引用。也就是說，當你創建一個對象，然后把它賦值給另一個變量的時候，Python并沒有拷貝這個對象，而是拷貝了這個對象的引用。這種方式相當于值傳遞和引用傳遞的一種綜合。如果函數收到的是一個可變對象（比如字典或者列表）的引用，就能修改對象的原始值--相當于通過“引用傳遞”來賦值。如果函數收到的是一個不可變變量（比如數字、字符串或者元祖）的引用，就不能直接修改原始對象--相當于通過“值傳遞”來賦值。

先看一個數字傳遞的例子：

>>> def test(a):
...     print id(a)
...     a = a + 1
...     print id(a)
...     return a
...
>>> b =19
>>> id(b)
38896272
>>> c = test(b)
38896272
38896260
>>> id(b)
38896272
>>> b
19

id函數可以獲得對象的內存地址.

很明顯從上面例子可以看出，將b變量作為參數傳遞給了test函數，傳遞了b的一個引用，把b的地址傳遞過去了，所以在函數內獲取的變量a的地址跟變量b的地址是一樣的，但是在函數內，對a進行賦值運算，a的值從19變成了20，實際上19和20所占的內存空間都還是存在的，賦值運算后，a指向20所在的內存。而b仍然指向19所在的內存，所以后面打印b，其值還是19.

另外，關于整數變量的id，所有在[-5,256]范圍內的整數，python是提前分配好空間放在數組里初始化好的，所以兩個變量如果是相同的小整數，對象都是最開始初始化的那一個，所以兩個變量的id是一樣的。

所有在[-5,256]范圍外的整數的話，每次都會新建一個的，所以id會改變

>>> a = 256
>>> id(a)
43340980
>>> b = 256
>>> id(b)
43340980   # a和b的id相同
>>> a = 257
>>> id(a)
44621040
>>> b = 257
>>> id(b)
44620908   # a和b的id不同
>>> a = -5
>>> id(a)
43338160
>>> b = -5
>>> id(b)
43338160
>>> a = -6
>>> id(a)
44621184
>>> b = -6
>>> id(b)
44621112

再看一個列表傳遞的例子：

>>> def test(a):
...   print id(a)
...   a[0] = 100
...   print id(a)
...   return a
...
>>> b = [7,8,9,10]
>>> id(b)
46408088
>>> c = test(b)
46408088
46408088
>>> id(b)
46408088
>>> b
[100, 8, 9, 10]

從上面例子可以看出，將b變量作為參數傳遞給了test函數，傳遞了b的一個引用，把b的地址傳遞過去了，所以在函數內獲取的變量a的地址跟變量b的地址是一樣的，但是在函數內，對a進行賦值運算，a[0]的值從7變成了100，但是a的id并沒有發生變化，還是和變量b的地址是一樣的，所以后面打印b，b[0]的值也從7變成了100.

2、關于可變變量和不可變變量：

這里的可變不可變，是指內存中的那塊內容（value）是否可以被改變

不可變變量：

number: int, float, str, 元組。--指它的部分（比如element,attribute不能改變）不能改變；并不是整體不可變。另外，Python所有變量皆對象。int也是一個對象。

>>> a = 10000
>>> id(a)
46573412
>>> a = 10000000
>>> id(a)
46573460   #數字變量重新賦值后，id發生了變化
>>> s = 'abc'
>>> s[1] = d   #字符串變量中的某一個元素不能進行改變
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'str' object does not support item assignment
>>> id(s)
39103328
>>> s = 'ttt'
>>> id(s)    #字符串變量進行重新賦值后，id發生了變化
46425368

從上面的例子中可以看出，數字變量、字符變量在重新賦值后，id都會發生變化，這是因為不可變變量的賦值是通過在內存中新申請一塊區域，把新的值存儲到該區域，然后改變不可變變量的引用，指向新的內存區域，從而改變了不可變變量的值。

可變變量

class, class instance;列表，dict,

例1.可變變量中元素的賦值

>>> list = [1,2,3]
>>> id(list)
45486568
>>> for i in list:
...   print id(i)
40207208
40207196
40207184
>>> list[0] = 0
>>> id(list)
45486568   # 變量的id并沒有發生改變
>>> for i in list:
...   print id(i)
40207220    # 該元素的id發生了改變
40207196
40207184
例2.可變變量的賦值
>>> list = [1,2,3]
>>> id(list)
43783392
>>> list =[2,3,5] 
>>> id(list)  # 該變量的id發生了改變
44454296

從上面的例子可以看出，列表中的元素重新賦值，整個列表的id不會發生改變，但是該元素的id會發生該生。因為列表中存儲的其實是對各個元素的引用，所以對該元素賦值的結果就是元素的引用發生了改變。

總之，無論是可變變量還是不可變變量，只要對整個變量進行賦值，Python都在內存中新申請一塊區域，把新的值存儲到該區域，然后改變不可變變量的引用，指向新的內存區域；如果可變變量中的元素進行賦值，支隊導致該元素的變化，不會導致父對象的變化。

3、 深拷貝 Vs 淺拷貝

copy.copy() 淺拷貝

copy.deepcopy() 深拷貝

淺拷貝是新創建了一個跟原對象一樣的類型，但是其內容是對原對象元素的引用。這個拷貝的對象本身是新的，但內容不是。如果原對象的元素包含不是基本數據結構，而是list、dict或者對象的話，那么原對象或者拷貝對象改變list、dict或者對象里面的內容的話，會導致二者同時發生改變。

深拷貝則是對原對象的完全拷貝，包含對象里面的子對象的拷貝，因此拷貝對象和原對象二者是完全獨立，任何一方的改變對另外一方都不會產生任何的影響。

>>> import copy
>>> list = [1, 2, [3, 4]]
>>> copy_list = copy.copy(list)
>>> deepcopy_list = copy.deepcopy(list)
>>>
>>> id(list)
44454296
>>> id(copy_list)
44515736
>>> id(deepcopy_list)
44455736
>>>
>>> for k in list:
...   print id(k)
43338088 43338076 44430120
>>> for k in copy_list:
...   print id(k)
43338088 43338076 44430120  # copy對象的內容和原對象完全一樣
>>> for k in deepcopy_list:
...   print id(k)
43338088 43338076 44457456  # deepcopy對象的內容和原對象有區別:列表元素的id不一樣；數字元素id一樣,原因是所有相同數字的變量的引用都是一樣的。
>>> 
>>> list[2][0] = 30
>>> list
[1, 2, [30, 4]]
>>> copy_list
[1, 2, [30, 4]]   # 原對象的子對象中的元素發生改變后，會導致copy對象發生同樣的改變  
>>> deepcopy_list
[1, 2, [3, 4]]    #原對象的子對象中的元素發生改變后，不會導致deepcopy對象發生同樣的改變

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