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。
原创文章，作者：宋宇婷，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_98515.html
微信扫一扫 
