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Python里的引用与拷贝规律

2022-04-05 16:19 633 查看

python的可变不可变与各种浅拷贝深拷贝规则,一并梳理。

Python一切皆引用

在C++/Java里,

int a = 1
就是创建变量为a,赋值为1;
int b = a
就是创建变量b,赋值为a的值。a与b是毫不相干的,即“变量是盒子”,但是这不利于理解Python中的一个变量定义。在Python里,我们把变量视为“一个实际存储的引用”(图源:《流畅的python》)。

所以在python里,

a = [1, 2, 3]
先分配一块区域写入
[1,2,3]
,再让a来代表它;
b = a
让b与a代表了同一个东西,即使a本身消失了(比如
del a
),也仅仅是撕下来一张标签而已,b仍然可以访问这个列表。其他类型也是如此

情况一:直接引用

直接引用即

b = a
,正如上文所说,不会发生拷贝,只是让b也来代表a代表的区域。此时b就是a,b[0]也就是a[0]。

如果修改了a,等于让a指向其他对象,与列表无关,所以b没有变化;而如果修改a[0](或者使用+=,append等),则修改了列表,b[0]也在变化。

但对于单个数或者元组字符串这种不可变对象,你也可以使用+=,但是他们不支持原地修改,因此实际上会调用

a = a + b
得到的是一个新对象。如
a = (1, 2, 3); b = a; a += (4, 5)
,此时执行
a = a + (4, 5)
,已经指向新的值了,所以b不会改变。

情况二:复制

有些时候我们只编辑列表或字典的副本,所以需要复制,一般最常见的复制方法有:

b = a[:]
b = list(_ for _ in a)
b = copy(a)
b = a.copy()

这些都叫做浅复制,浅复制的时候发生了什么?

浅复制的逻辑将创建一个新对象,然后将每一个值复制一份放入新对象里,花费线性时间。可以看到复制后b与a完全一致,但是

a is b
不再成立了,a[0]和b[0]也是不再相关的值,你可以任意修改列表b,都不会影响到a里的四个元素(红蓝橙绿四个小圆)。

情况三:深复制

但是浅复制仍然有不能解决的问题。我们知道python里一切皆引用,图里的小圆不是盒子而是标签!,虽然a与b本身已经分开了,但如果有一个元素仍然是列表,那他们其实还是联系在一起的。 如图,浅复制时执行了b[1]=a[1],但b[1]和a[1]是引用,因此通过他们访问的仍然是同一个可变序列,修改a[1]不会导致b[1]变化,但修改a[1][0]却导致b[1][0]变化。

所以我们引入深复制解决这个问题:

from copy import deepcopy
a = [1, [1, 2, 3], "hello"]
b = deepcopy(a)

深复制的逻辑是,将每一个值复制放进新一个对象里,而如果这一项也表示一个可变的迭代对象(列表,字典,没有特殊定制的自定义类),就将这个对象也复制一份。这样就可以得到一份完全的拷贝。

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