Python 深度拷贝与浅度拷贝的区别

引言

在 Python 中，对象可以通过赋值或函数调用进行复制。然而，复制的行为取决于对象的类型和复制的类型（深拷贝或浅拷贝）。区分深度拷贝和浅拷贝对于正确管理对象至关重要，因为它会影响内存管理和对象修改的后果。

值类型与引用类型

在 Python 中，对象分为值类型和引用类型。值类型（如整数、浮点数和布尔值）直接存储在变量中，这意味着对其进行更改不会影响原始对象。另一方面，引用类型（如列表、字典和对象）存储指向实际对象的指针。对引用类型的更改将修改实际对象。

浅拷贝

浅拷贝创建一个新对象，它包含对原始对象中所有属性的引用。这意味着更改新对象中的任何属性都会影响原始对象，反之亦然。

浅拷贝可以通过以下方式创建：

• 直接赋值（=）
• 使用 copy() 函数

深度拷贝

深度拷贝创建一个新对象，它包含原始对象中所有属性的副本。这意味着更改新对象中的任何属性都不会影响原始对象，反之亦然。

深度拷贝可以通过以下方式创建：

• 使用 copy.deepcopy() 函数
• 使用 pickle 模块序列化和反序列化对象

深度拷贝与浅拷贝的区别

| 特征 | 浅拷贝 | 深度拷贝 |
|—|—|—|
| 新对象中的属性 | 对原始对象属性的引用 | 原始对象属性的副本 |
| 对新对象的修改 | 影响原始对象 | 不影响原始对象 |
| 对原始对象的修改 | 影响新对象 | 不影响新对象 |
| 内存开销 | 通常比深拷贝低 | 通常比浅拷贝高 |

使用场景

深度拷贝和浅拷贝的适用场景取决于具体情况。

• 浅拷贝：当只需要复制对象状态的副本时，可以使用浅拷贝。例如，如果要创建另一个可以修改的对象而不影响原始对象，则浅拷贝是合适的。
• 深度拷贝：当需要创建原始对象的一个完全独立副本时，可以使用深度拷贝。例如，如果要将对象保存到数据库或将其发送到另一个进程，则深度拷贝可以确保原始对象不受修改的影响。

示例

“`python

浅拷贝

mylist = [1, 2, 3]
newlist = my_list

修改新列表

new_list[0] = 4

检查原始列表

print(my_list) # 输出：[4, 2, 3]，因为浅拷贝更改了原始列表

深度拷贝

mydict = {‘name’: ‘John’, ‘age’: 30}
newdict = copy.deepcopy(my_dict)

修改新字典

new_dict[‘name’] = ‘Jane’

检查原始字典

print(my_dict) # 输出：{‘name’: ‘John’, ‘age’: 30}，因为深度拷贝没有更改原始字典
“`

问答

1. 浅拷贝和深度拷贝在内存开销方面有什么区别？

答：浅拷贝通常比深度拷贝的内存开销低，因为浅拷贝只创建对原始对象属性的引用，而深度拷贝需要创建原始对象属性的副本。

2. 什么时候应该使用浅拷贝？

答：当只需要复制对象状态的副本时，可以使用浅拷贝。例如，创建另一个可以修改的对象而不影响原始对象。

3. 什么时候应该使用深度拷贝？

答：当需要创建原始对象的一个完全独立副本时，可以使用深度拷贝。例如，将对象保存到数据库或将其发送到另一个进程。

4. 如何在 Python 中创建深拷贝？

答：可以使用 copy.deepcopy() 函数创建深拷贝。

5. 浅拷贝和深度拷贝之间的关键区别是什么？

答：浅拷贝创建对原始对象属性的引用，而深度拷贝创建原始对象属性的副本。这意味着对浅拷贝的修改将影响原始对象，而对深度拷贝的修改不会影响原始对象。