浅复制和深复制的区别（Python 菜鸟指南）

导言

在 Python 中，理解浅复制和深复制之间的区别至关重要，因为这会影响复制变量时变量引用的对象。本文深入探讨了这两种复制技术，重点关注它们的应用和对变量值的影响。

浅复制

浅复制创建新变量，该变量引用与原始变量相同的对象。这意味着任何对新变量的更改都会反映在原始变量中，反之亦然。

示例：

“`python

浅复制

originallist = [1, 2, 3]
newlist = original_list

对 new_list 进行更改

new_list[0] = 4

原始列表也发生更改

print(original_list) # 输出：[4, 2, 3]
“`

深复制

深复制创建新变量，该变量引用指向不同对象的指针。这意味着对新变量的更改不会影响原始变量，反之亦然。

示例：

“`python

深复制

import copy
originallist = [1, 2, 3]
newlist = copy.deepcopy(original_list)

对 new_list 进行更改

new_list[0] = 4

原始列表保持不变

print(original_list) # 输出：[1, 2, 3]
“`

浅复制和深复制的区别

| 特征 | 浅复制 | 深复制 |
|—|—|—|
| 新变量对象 | 引用同一对象 | 引用不同对象 |
| 更改反映 | 更改原始变量 | 不影响原始变量 |
| 内存消耗 | 低 | 高 |
| 复杂对象 | 浅层复制 | 完全复制 |
| 使用场景 | 简单的列表或元组 | 引用嵌套对象或复杂数据结构 |

浅复制和深复制的应用

浅复制：

• 当处理简单变量（如整数、字符串）时。
• 当需要节省内存时。
• 当不需要更改原始变量时。

深复制：

• 当处理引用嵌套对象或复杂数据结构的变量时。
• 当需要更改副本而不影响原始变量时。
• 当需要确保副本独立于原始变量时。

注意事项

• 浅复制和深复制的性能可能会因数据结构的复杂性而异。
• 深复制通常比浅复制需要更多的内存。
• 某些情况下，浅复制和深复制的行为可能有所不同，例如在多线程环境中。

常见问答

1. 浅复制如何创建新对象的指针？

   浅复制不创建新对象，它只复制对现有对象的引用。

2. 什么时候应该使用深复制？

   当需要更改副本而不影响原始变量或处理复杂数据结构时，应该使用深复制。

3. 浅复制和深复制在效率上有何不同？

   浅复制通常比深复制更有效率，因为它需要更少的内存和处理。

4. 在 Python 中进行深复制有哪些其他方法？

   除了 copy.deepcopy()，还可以使用 copy.copy() 和 pickle 模块来进行深复制。

5. 浅复制和深复制对类实例有什么影响？

   浅复制复制类实例的引用，而深复制复制类的整个对象，包括其属性和方法。