python浅拷贝

① python的复制，深拷贝和浅拷贝的区别

简单点说
1. . 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。
2. .deep 深拷贝 拷贝对象及其子对象
用一个简单的例子说明如下：
>>>import
>>>a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
>>> b = a
>>> c = .(a)
>>> d = .deep(a)
很容易理解：a是一个列表，表内元素a[4]也是一个列表（也就是一个内部子对象）；b是对a列表的又一个引用，所以a、b是完全相同的，可以通过id(a)==id(b)证明。
第4行是浅拷贝，第五行是深拷贝，通过id(c)和id(d)可以发现他们不相同，且与id(a)都不相同：
>>> id(a)
19276104
>>> id(b)
19276104
>>> id(c)
19113304
>>> id(d)
19286976
至于如何看深/浅拷贝的区别，可以通过下面的操作来展现：
>>> a.append(5) #操作1
>>> a[4].append('hello') #操作2
这时再查看结果：
>>> a
[1, 2, 0, 4, ['a', 'b', 'c', 'hello'], 5]
>>> b
[1, 2, 0, 4, ['a', 'b', 'c', 'hello'], 5]
>>> c
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c', 'hello']]
>>> d
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
可以发现a、b受了操作1、2的影响，c只受操作2影响，d不受影响。a、b结果相同很好理解。由于c是a的浅拷贝，只拷贝了父对象，因此a的子对象（ ['a', 'b', 'c', 'hello']）改变时会影响到c；d是深拷贝，完全不受a的影响

② python的复制，深拷贝和浅拷贝的区别

在Python中存在深拷贝与浅拷贝的区别，相信有些Python初学者可能就有些疑惑，是指什么意思呢？
1. 赋值其实只是传递对象引用，引用对象id是一样的。
2. 浅拷贝是指拷贝的只是原始对象元素的引用，换句话说，浅拷贝产生的对象本身是新的，但是它的内容不是新的，只是对原对象的一个引用。
3. 深拷贝是指完全拷贝原始对象，而且产生的对象是新的，并且不受其他引用对象的操作影响。

③ Python中的赋值，浅拷贝和深拷贝的区别

赋值(=)，就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。
浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用(如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变){1,完全切片方法;2，工厂函数，如list();3，模块的()函数}
深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它所包含的对象(修改其中一个，另外一个不会改变){模块的deep.deep()函数}

④ python深拷贝和浅拷贝的区别

深度拷贝，就是把拷贝对象里所有的东西全部另存一份到新的内存空间，拷贝完后，两者毫无联系，从此是路人。跟我们的常识理解是一回事。
浅拷贝，就是把拷贝对象的地址给了需要拷贝的对象，看上去两个是不同的对象，其实本质都是一回事，也有另外一种浅拷贝，看上去，确实复制了一份新的，但这个新的对象，是个可变对象，它指向的对象内容，仍然没有复制过来，仍然指向了同一个东西。

⑤ Python3 & 浅拷贝与深拷贝

在Python中对象的赋值（=）其实就是对象的引用。即：当创建一个对象，把它赋值给另一个变量时，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。

Python中对象的拷贝分为：浅拷贝()和深拷贝(deep)。
浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，将原对象在内存中引用地址拷贝过来，然后让新的对象指向这个地址。可以使用“=”或列表自带的()函数(如list.()），或使用模块的()函数。

深拷贝：外围和内部元素都进行了拷贝对象本身，而不是引用。即把对象复制一遍，并且该对象中引用的其他对象也同时复制，完全得到一个新的一模一样的对象，对新对象里的值进行修改不会影响原有对象，新对象和原对象完全分离开。深拷贝只能使用模块中deep()函数，使用前要导入：from import deep。

Python中对象分为不可变对象 、可变对象。
不可变对象：一旦创建就不可修改的对象，例如：字符串、元组、数字
可变对象：可以修改的对象，例如：列表、字典。
其中Python中的切片可以应用于：列表、元组、字符串，但不能应用于字典。
而深浅拷贝，可应用于序列（列表、元组、字符串），也可应用于字典。
其中不可变对象，不管是深拷贝还是浅拷贝，地址值在拷贝后的值都是一样的。

以下以元组（不可变类型）为例

从上述示例可以看出：
不可变对象类型，没有被拷贝的说法，即便是用深拷贝，查看id的话也是一样的，如果对其重新赋值，也只是新创建一个对象，替换掉旧的而已。
所以不可变类型，不管是深拷贝还是浅拷贝，地址值和拷贝后的值都是一样的。

以下以列表（可变类型）为例
第一种方法：使用=号浅拷贝

输出结果：

第二种方法：使用浅拷贝

输出结果：

第三种方法：使用deep深拷贝

输出结果：

从上述示例可以看出：
=浅拷贝：值相等，地址相等
浅拷贝：值相等，地址不相等
deep深拷贝：值相等，地址不相等

总结：
1，深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间。
2，不可变类型的对象，对于深浅拷贝毫无影响，最终的地址值和值都是相等的。
3，可变类型的对象，使用=浅拷贝时， 值相等，地址相等，对新对象里的值进行修改同时会影响原有对象;使用浅拷贝时值相等，地址不相等;使用deep深拷贝时值相等，地址不相等。可以看出针对可变类型浅拷贝和deep深拷贝，对新对象里的值进行修改不会影响原有对象。

⑥ Python的赋值与复制

对于Python的初学者，在对象的使用过程中，由于对变量的赋值和对象的复制中的概念模糊，导致程序出错。

例如，下面的代码：

输出结果为：

a = [6,2,3,4,5],
b = [6,2,3,4,5],
c = [1,2,3,4,5]
a等于b？True
a等于c？True
a是b？True
a是c? False

可以看到，a，b, c所指向的对象的值都相同（a==b为True). a和b都是代表同一个对象(a is b为True)。当我们通过变量b对该列表进行修改时，由于a也指向该列表，所以当打印a,b时，我们得到相同的值。 而a和c则是代表不同的对象(a is c为False),所以修改b所指向得列表不会改变c梭子乡的列表的值.

在Python中，所有的变量都代表了对象，即便是简单的数字类型（int, float, bool），也是以对象的形式存在的。我们看下面的代码：

输出结果是：

a==b为True
a is b为True

可见，a, b都是指向同一个对象。接下来，进行下面的操作，

输出结果是：

a = 1, b = 2
a is b为False

与前面的列表不同，当我们对b做修改时，实际上是给b赋予了一个新生成的对象，对数值类型来说，所有的数值运算都会创建一个数值对象，并将这个对象指定给变量。因此，a与b指向了不同的对象，数值也不同。

再回过头来看列表对象，

我们知道，b是与a指向同一对象的变量,使用b对该对象进行修改，与使用a对该对象进行修改，效果是完全一样的。如果我们需要需要一个与a完全相同又与a相互独立的列表，那么就需要复制这个对象，也就是新建一个内容和源对象相同的对象。

对于列表来说，最简单的复制方法是通过下标索引的方式创建新的列表：

对于各种数据类型通用的对象拷贝复制，我们可以使用python内建的模块。

对于复杂对象（如嵌套列表）的复制，则需要注意区分浅拷贝和深拷贝。我们来看下面的代码：

得到的结果是：
a[0] is b[0]为 True
a[0] is c[0]为 False
a = [[-1, 2, 3], [4, 5, 6]]
b = [[-1, 2, 3], [7, 8, 9]]
c = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
a[1] is b[1]为False

从上面的代码我们可以看到，函数为浅拷贝，只拷贝了对象的外层，而对象内部所包含的对象仍然指向原有的对象。而deep则为深拷贝，对象内部的对象也进行了复制。

以上我们对变量的赋值和对象的复制做了更加深入的分析。在具体的使用中，我们需要根据具体来决定使用赋值、浅拷贝、深拷贝。

⑦ python 为什么有深拷贝浅拷贝

在写Python过程中，经常会遇到对象的拷贝，如果不理解浅拷贝和深拷贝的概念，你的代码就可能出现一些问题。所以，在这里按个人的理解谈谈它们之间的区别。

一、赋值（assignment）
在《Python FAQ1》一文中，对赋值已经讲的很清楚了，关键要理解变量与对象的关系。

12345
>>> a = [1, 2, 3]>>> b = a>>> print(id(a), id(b), sep='\n')

在Python中，用一个变量给另一个变量赋值，其实就是给当前内存中的对象增加一个“标签”而已。
如上例，通过使用内置函数 id() ，可以看出 a 和 b 指向内存中同一个对象。a is b会返回 True 。

二、浅拷贝（shallow ）
注意：浅拷贝和深拷贝的不同仅仅是对组合对象来说，所谓的组合对象就是包含了其它对象的对象，如列表，类实例。而对于数字、字符串以及其它“原子”类型，没有拷贝一说，产生的都是原对象的引用。
所谓“浅拷贝”，是指创建一个新的对象，其内容是原对象中元素的引用。（拷贝组合对象，不拷贝子对象）
常见的浅拷贝有：切片操作、工厂函数、对象的()方法、模块中的函数。

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>>> a = [1, 2, 3]>>> b = list(a)>>> print(id(a), id(b)) # a和b身份不同140601785066200 140601784764968>>> for x, y in zip(a, b): # 但它们包含的子对象身份相同... print(id(x), id(y))... 140601911441984 140601911442048

从上面可以明显的看出来，a 浅拷贝得到 b，a 和 b 指向内存中不同的 list 对象，但它们的元素却指向相同的 int 对象。这就是浅拷贝！

三、深拷贝（deep ）
所谓“深拷贝”，是指创建一个新的对象，然后递归的拷贝原对象所包含的子对象。深拷贝出来的对象与原对象没有任何关联。
深拷贝只有一种方式：模块中的deep函数。
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>>> import >>> a = [1, 2, 3]>>> b = .deep(a)>>> print(id(a), id(b))140601785065840 140601785066200>>> for x, y in zip(a, b):... print(id(x), id(y))... 140601911441984 140601911442048

看了上面的例子，有人可能会疑惑：
为什么使用了深拷贝，a和b中元素的id还是一样呢？
答：这是因为对于不可变对象，当需要一个新的对象时，python可能会返回已经存在的某个类型和值都一致的对象的引用。而且这种机制并不会影响 a 和 b 的相互独立性，因为当两个元素指向同一个不可变对象时，对其中一个赋值不会影响另外一个。
我们可以用一个包含可变对象的列表来确切地展示“浅拷贝”与“深拷贝”的区别：


>>> import >>> a = [[1, 2],[5, 6], [8, 9]]>>> b = .(a) # 浅拷贝得到b>>> c = .deep(a) # 深拷贝得到c>>> print(id(a), id(b)) # a 和 b 不同139832578518984 139832578335520>>> for x, y in zip(a, b): # a 和 b 的子对象相同... print(id(x), id(y))... 139832578622816 139832578623104>>> print(id(a), id(c)) # a 和 c 不同139832578518984 139832578622456>>> for x, y in zip(a, c): # a 和 c 的子对象也不同... print(id(x), id(y))... 139832578622816 139832578623392

从这个例子中可以清晰地看出浅拷贝与深拷贝地区别。

总结：
1、赋值：简单地拷贝对象的引用，两个对象的id相同。
2、浅拷贝：创建一个新的组合对象，这个新对象与原对象共享内存中的子对象。
3、深拷贝：创建一个新的组合对象，同时递归地拷贝所有子对象，新的组合对象与原对象没有任何关联。虽然实际上会共享不可变的子对象，但不影响它们的相互独立性。
浅拷贝和深拷贝的不同仅仅是对组合对象来说，所谓的组合对象就是包含了其它对象的对象，如列表，类实例。而对于数字、字符串以及其它“原子”类型，没有拷贝一说，产生的都是原对象的引用。

⑧ Python对象的拷贝

Python赋值操作或函数参数传递，传递的永远是对象引用（即内存地址），而不是对象内容。在Python中一切皆对象，对象又分为可变(mutable)和不可变(immutable)两种类型。对象拷贝是指在内存中创建新的对象，产生新的内存地址。当顶层对象和它的子元素对象全都是immutable不可变对象时，不存在被拷贝，因为没有产生新对象。浅拷贝(Shallow Copy)，拷贝顶层对象，但不会拷贝内部的子元素对象。深拷贝(Deep Copy)，递归拷贝顶层对象，以及它内部的子元素对象。

Python中一切皆对象，对象就像一个塑料盒子， 里面装的是数据。对象有不同类型，例如布尔型和整型，类型决定了可以对它进行的操作。现实生活中的"陶器"会暗含一些信息（例如它可能很重且易碎，注意不要掉到地上）。

对象的类型还决定了它装着的数据是允许被修改的变量（可变的mutable）还是不可被修改的常量（不可变的immutable）。你可以把不可变对象想象成一个透明但封闭的盒子：你可以看到里面装的数据，但是无法改变它。类似地，可变对象就像一个开着口的盒子，你不仅可以看到里面的数据，还可以拿出来修改它，但你无法改变这个盒子本身，即你无法改变对象的类型。

对象拷贝是指在内存中创建新的对象，产生新的内存地址。

浅拷贝(Shallow Copy)，拷贝顶层对象，但不会拷贝内部的子元素对象。
2.1.1. 顶层是mutable，子元素全是immutable
当顶层对象是mutable可变对象，但是它的子元素对象全都是immutable不可变对象时，如[1, 'world', 2]

① 创建列表对象并赋值给变量a

② 导入模块，使用.()函数浅拷贝a，并赋值给变量b

③ 修改变量a的子元素a[0] = 3，由于整数是不可变对象，所以并不是修改1变为3，而是更改a[0]指向对象3

当顶层对象是 mutable可变对象 ，但子元素也存在 mutable可变对象 时，如 [1, 2, ['hello','world']]

① 浅拷贝 .() 只拷贝了顶层对象，没有拷贝子元素对象['hello','world']，即a[2]和b[2]指向同一个列表对象

② 修改a[2][1] = 'china'，则b[2][1] = 'china'

当顶层对象是immutable不可变对象，同时它的子元素对象也全都是immutable不可变对象时，如(1, 2, 3)

变量a与变量b指向的是同一个元组对象，没有拷贝

当顶层对象是immutable不可变对象时，但子元素存在mutable可变对象时，如(1, 2, ['hello','world'])

变量a与变量b指向的是相同的元组对象，并且a[2]与b[2]指向同一个列表，所以修改a[2][1]会影响b[2][1]

深拷贝(Deep Copy)，递归拷贝顶层对象，以及它内部的子元素对象

当顶层对象是mutable可变对象，但是它的子元素对象全都是immutable不可变对象时，如[1, 'world', 2]

变量a与变量b指向不同的列表对象，修改a[0]只是将列表a的第一个元素重新指向新对象，不会影响b[0]

当顶层对象是mutable可变对象，但子元素也存在mutable可变对象时，如[1, 2, ['hello','world']]

深拷贝既拷贝了顶层对象，又递归拷贝了子元素对象，所以a[2]与b[2]指向了两个不同的列表对象(但是列表对象的子元素初始指定的字符串对象一样)，修改a[2][1] = 'china'后，它重新指向了新的字符串对象（内存地址为140531581905808），不会影响到b[2][1]

当顶层对象是immutable不可变对象，同时它的子元素对象也全都是immutable不可变对象时，如(1, 2, 3)

变量a与变量b指向的是同一个元组对象，不存在拷贝

当顶层对象是immutable不可变对象时，但子元素存在mutable可变对象时，如(1, 2, ['hello','world'])

变量a与变量b指向的是不同的元组对象，同时a[2]与b[2]指向不同的列表对象，所以修改a[2][1]不会影响b[2][1]

使用=是赋值，即将列表对象的引用也赋值给变量b，可以将列表对象想象成一个盒子，变量a相当于这个盒子上的标签，执行b = a后，相当于再在这个盒子上贴上b标签，a和b实际上指向的是同一个对象。因此，无论我们是通过a还是通过b来修改列表的内容，其结果都会作用于双方。

b/c/d都是a的复制，它们都指向了不同的列表对象，但是没有拷贝子元素，a[2]和b[2]/c[2]/d[2]指向同一个列表， 相当于浅拷贝的效果

使用分片[:]操作，a和b其实是指向同一个元组，而且没有拷贝子元素，a[2]和b[2]也指向同一个列表，相当于浅拷贝的效果

同列表类似，可以使用字典的()函数或者转换函数dict()

变量a与变量b/c指向不同的字典，但是没有拷贝子元素，a['jobs']和b['jobs']/c['jobs']指定同一个列表， 相当于浅拷贝的效果

同列表类似，可以使用集合的()函数或者转换函数set()

变量a与变量b/c指向不同的集合，而集合的元素必须是hashable，所以修改集合a不会影响到b/c

⑨ python深拷贝和浅拷贝的区别

1. . 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。
2. .deep 深拷贝 拷贝对象及其子对象
一个很好的例子：
import
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象

b = a #赋值，传对象的引用
c = .(a) #对象拷贝，浅拷贝
d = .deep(a) #对象拷贝，深拷贝

a.append(5) #修改对象a
a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象

print 'a = ', a
print 'b = ', b
print 'c = ', c
print 'd = ', d
输出结果：
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
b = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
c = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
d = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]

⑩ python深拷贝和浅拷贝的区别

1、浅拷贝(shallow )

所谓“浅拷贝”，是指创建一个新的对象，其内容是原对象中元素的引用。(拷贝组合对象，不拷贝子对象)

常见的浅拷贝有：切片操作、工厂函数、对象的()方法、模块中的函数。

2、深拷贝(deep )

所谓“深拷贝”，是指创建一个新的对象，然后递归的拷贝原对象所包含的子对象。深拷贝出来的对象与原对象没有任何关联。

深拷贝只有一种方式：模块中的deep函数。

总结：

浅拷贝，没有拷贝子对象，所以原始数据改变，子对象会改变

深拷贝，包含对象里面的自对象的拷贝，所以原始对象的改变不会造成深拷贝里任何子元素的改变