什么是可变对象和不可变对象
这是在介绍本文内容时,要了解的知识。
----->不可变现象:对象所指向内存中的值不能被改变,当变量要改变时,实际上是把原来的值复制一份后在改变,开辟一个新地址(int、float、str、tuple)
------>可变对象:对象所指向的内存中的值可以被改变。实际上是该对象所指的值直接发生改变,并没有发生复制行为,也没有开辟新的地址。(list、set)
太干吧了,来点代码滋润下。
>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = a
>>> a[0] = 3
>>> print(a)
[3, 2, 3, 4]
>>> print(b)
[3, 2, 3, 4]
这样往往会与你使用b = a这个预想的效果产生偏差,因为列表是个可变对象,对象在所指的内存中直接发生改变。会让操作变得尴尬。
python是动态解释性语言,所以创建变量的方式会有所不同。
变量:是系统变量名表中的元素
对象:则是计算机分配的一块内存
>>> id(2)
140718258312256
>>> a = 2
>>> id(a)
140718258312256
>>> b = 2
>>> id(2)
140718258312256
感受一下
再来一张图可以加深你的理解
这样我们就大概的了接了什么是可变对象和不可变对象。
那么,了解这些之后,进入最重要的环节 ------>深拷贝和浅拷贝
为什么要用到拷贝呢?上面代码上的例子我们可以看出为了不想对原对象产生副作用。也就是让b指向原来a的对象,但是可以修改a的时候让b不受到影响。
拷贝引入了python中的copy模块
浅拷贝:copy.copy() 调用对象的拷贝:list.copy() 对列表切片的拷贝:M[ : ]
深拷贝:copy.deepcopy()
来点代码,看看对比
浅拷贝
拷贝可变对象时 :拷贝外面的外壳,里面的元素不拷贝
>>> import copy
>>> a = [1,2,3,4,['a','b']]
>>> b = a
>>> c = copy.copy(a)
>>> a.append(5)
>>> a[4].append('c')
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
>>> print(b)
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
>>> print(c)
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
>>> c[4].append('d')
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c', 'd']]
>>> print(id(a),id(b),id(c))
2104758109576 2104758109576 2104755888008
深拷贝
拷贝可变对象时:外壳和里面的元素都拷贝
拷贝不可变对象时:拷贝新对象
>>> import copy
>>> a = [1,2,3,4,['a','b']]
>>> b = a
>>> c = copy.deepcopy(a)
>>> a.append(5)
>>> a[4].append('c')
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
>>> print(b)
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
>>> print(c)
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
>>> print(id(a),id(b),id(c))
2104755887880 2104755887880 2104758109576
对比之后我们发现
浅拷贝中如果原对象中的list改变,将会影响到改变的对象,当然当你改变改变后对象的list,那么原对象也会因此受到影响。(总之浅拷贝与原对象之间还是有一些藕断丝连的感觉)
深拷贝中完全与原对象没有关系。
所以在我们使用python的时候,复制都会采取深拷贝。
see you !!!