Python深浅拷贝

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1 概述

在 Python 中，可变类型和不可变类型的拷贝行为有所不同。理解它们的区别对于正确使用浅拷贝和深拷贝非常重要。

2 数据类型

在Python中，从对象的内存值是否可以被修改的角度来考虑，数据类型可分为可变类型和不可变类型。

2.1 可变类型

可变类型的对象在创建后，其内存中的值可以被修改，而对象的内存地址（引用）不变。常见类型包括列表（list）、字典（dict）、集合 (set)。

2.2 不可变类型

对象一旦创建，其内存中的值就不能被修改。如果需要“修改”不可变对象，实际上是创建了一个新对象，并将变量（引用）指向新对象的内存地址。常见类型包括字符串 (str)、元组 (tuple)、数值类型（整型 int、浮点型 float）、布尔类型 (bool)。

3 深浅拷贝

在 Python 中，从对象及其嵌套对象的复制方式的角度来考虑，拷贝可分为浅拷贝和深拷贝。

3.1 浅拷贝

浅拷贝只复制对象本身，而不复制对象内部的嵌套对象。浅拷贝后的对象和原对象共享内部的嵌套对象。

3.2 深拷贝

深拷贝会递归复制对象及其所有嵌套对象。深拷贝后的对象和原对象完全独立，互不影响。

4 深浅拷贝对数据类型的影响

4.1 对于不可变类型的影响

对于不可变类型（如字符串 (str)、元组 (tuple)、数值类型（整型 int、浮点型 float）等），无论是浅拷贝还是深拷贝，都不会创建新对象，而是直接引用原对象。这是因为不可变对象的值不能被修改，共享是安全的。

4.2 对于可变类型的影响

对于对于可变类型（如列表、字典、集合等），深浅拷贝的行为会有所不同：
浅拷贝：创建一个新对象，但嵌套的可变对象仍然是共享的。
深拷贝：创建一个新对象，并递归复制所有嵌套的可变对象。

4.3 总结

类型	浅拷贝行为	深拷贝行为
不可变类型	与赋值相同，直接引用原对象（如果包含可变对象，则嵌套的可变对象共享）	与赋值相同，直接引用原对象（如果包含可变对象，则嵌套的可变对象共享）
可变类型	创建新对象，但嵌套的可变对象共享	创建新对象，并递归复制所有嵌套的可变对象

5 实现机制

5.1 copy

在 Python 中，浅拷贝和深拷贝是通过copy模块中的copy()和deepcopy()函数实现的。

浅拷贝：copy模块的copy()
深拷贝：copy模块的deepcopy()函数

5.2 id

在 Python 中，可以通过id()函数获取对象的内存地址。id() 返回一个整数，表示对象的唯一标识符（通常是对象在内存中的地址）。这个地址在对象的生命周期内是唯一的，可以用来判断两个变量是否指向同一个对象。

6 示例

6.1 普通赋值

普通赋值，内存地址都一样

# 不可变类型
num_1 = 8919
num_2 = num_1
print(f'id(num_1)：{id(num_1)}')  # 2522975289840
print(f'id(num_2)：{id(num_2)}')  # 2522975289840
print(f'id(8919)：{id(8919)}')    # 2522975289840

# 可变类型
list_1 = ['辰南', '梦可儿', '龙舞']
list_2 = ['唤魔经', '太上忘情录', '通天动地魔功']
list_3 = [list_1, list_2]
list_4 = list_3
print(f'id(list_3)：{id(list_3)}')  # 2522975191232
print(f'id(list_4)：{id(list_4)}')  # 2522975191232

6.2 浅拷贝可变类型

浅拷贝只复制对象本身，而不复制对象内部的嵌套对象

import copy

list_1 = ['辰南', '梦可儿', '龙舞']
list_2 = ['唤魔经', '太上忘情录', '通天动地魔功']
list_3 = [list_1, list_2, 8919, 12]
# 浅拷贝
list_4 = copy.copy(list_3)
print(f'id(list_3)：{id(list_3)}')  # 对象本身地址不一样：1579186077888
print(f'id(list_4)：{id(list_4)}')  # 对象本身地址不一样：1579183616704

print(id(list_2))     # 嵌套对象地址共享：1579183315072
print(id(list_3[1]))  # 嵌套对象地址共享：1579183315072

list_2[2] = '逆乱八式'  # 嵌套对象内容修改，引用对象内容同时发生改变
print(f'list_3：{list_3}')  # list_3：[['辰南', '梦可儿', '龙舞'], ['唤魔经', '太上忘情录', '逆乱八式'], 8919, 12]
print(f'list_4：{list_4}')  # list_4：[['辰南', '梦可儿', '龙舞'], ['唤魔经', '太上忘情录', '逆乱八式'], 8919, 12]

6.3 浅拷贝不可变类型

与赋值相同，直接引用原对象（如果包含可变对象，则嵌套的可变对象共享）

import copy

tuple_1 = ('辰南', '梦可儿', '龙舞')
tuple_2 = ('唤魔经', '太上忘情录', '通天动地魔功')
tuple_3 = (tuple_1, tuple_2, 8919, 12)
tuple_4 = copy.copy(tuple_3)

print(f'id(list_3)：{id(tuple_3)}')  # 地址不发生改变：1922101059136
print(f'id(list_4)：{id(tuple_4)}')  # 地址不发生改变：1922101059136

print(f'id(tuple_2)：{id(tuple_2)}')        # 共享地址：2341031630272
print(f'id(tuple_3[1])：{id(tuple_3[1])}')  # 共享地址：2341031630272

6.4 深拷贝可变类型

深拷贝会递归复制对象及其所有嵌套对象。深拷贝后的对象和原对象完全独立，互不影响。

import copy

list_1 = ['辰南', '梦可儿', '龙舞']
list_2 = ['唤魔经', '太上忘情录', '通天动地魔功']
list_3 = [list_1, list_2, 8919, 12]
# 浅拷贝
list_4 = copy.deepcopy(list_3)
print(f'id(list_3)：{id(list_3)}')  # 对象本身地址不一样：2252152333504
print(f'id(list_4)：{id(list_4)}')  # 对象本身地址不一样：2252171929023

print(id(list_2))     # 嵌套对象地址共享：2252175821184
print(id(list_3[1]))  # 嵌套对象地址共享：2252175821184

list_1[2] = '李若兰'    # 对深拷贝对象不影响
list_2[2] = '逆乱八式'  # 对深拷贝对象不影响
print(f'list_3：{list_3}')  # [['辰南', '梦可儿', '李若兰'], ['唤魔经', '太上忘情录', '逆乱八式'], 8919, 12]
print(f'list_4：{list_4}')  # [['辰南', '梦可儿', '龙舞'], ['唤魔经', '太上忘情录', '通天动地魔功'], 8919, 12] 

6.5 深拷贝不可变类型

与赋值相同，直接引用原对象（如果包含可变对象，则嵌套的可变对象共享）

import copy

tuple_1 = ('辰南', '梦可儿', '龙舞')
tuple_2 = ('唤魔经', '太上忘情录', '通天动地魔功')
tuple_3 = (tuple_1, tuple_2, 8919, 12)
tuple_4 = copy.deepcopy(tuple_3) # 深拷贝

print(f'id(list_3)：{id(tuple_3)}')  # 地址不发生改变：2321897201216
print(f'id(list_4)：{id(tuple_4)}')  # 地址不发生改变：2321897201216

print(f'id(tuple_2)：{id(tuple_2)}')        # 共享地址：2321937124417
print(f'id(tuple_3[1])：{id(tuple_3[1])}')  # 共享地址：2321937124417

7 注意事项

• 对于不可变类型，深浅拷贝的效果与赋值相同，因为不可变对象的值不能被修改。
• 如果不可变对象包含可变对象（如元组中包含列表），则需要注意嵌套对象的共享问题。
• 深拷贝可能会比较耗时，尤其是当对象嵌套层级很深或数据量很大时。