python之深浅拷贝

2023-01-31 05:01:11 python 拷贝 深浅

深浅拷贝

对于 数字 和 字符串 而言,赋值、浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永远指向同一个内存地址。

import copy
# ######### 数字、字符串 #########
n1 = 123
# n1 = "age 10"
print(id(n1))
# ## 赋值 ##
n2 = n1

print(id(n2))


# ## 浅拷贝 ##
n2 = copy.copy(n1)
print(id(n2))
 
# ## 深拷贝 ##
n3 = copy.deepcopy(n1)
print(id(n3))


对于字典、元组、列表而言,进行赋值、浅拷贝和深拷贝时,其内存地址的变化是不同的。

赋值,只是创建一个变量,该变量指向原来内存地址,如:

>>> n1 = {"k1": "zhangshan", "k2": 123, "k3": ["lisi", 456]}

>>> n2 = n1

>>> print id(n1)

11195200

>>> print id(n2)

11195200

wKiom1lcROjjEh8xAAAXptnQHpo075.png-wh_50


浅拷贝,在内存中只额外创建第一层数据

>>> n1 = {"k1": "zhangshan", "k2": 123, "k3": ["lisi", 456]}

>>> n3 = copy.copy(n1)

>>> print id(n1)

11267952

>>> print id(n3)

11151792

>>> print id(n1['k3'])  ##查看内存地址相同

139853825328696

>>> print id(n3['k3'])  ##查看内存地址相同

139853825328696


wKiom1lcR1bxJO5bAAAojoI_Hfw379.png-wh_50

深拷贝,在内存中将所有的数据重新创建一份(排除最后一层,即:python内部对字符串和数字的优化

>>> import copy

>>> n1 = {"k1": "zhangshan", "k2": 123, "k3": ["lisi", 456]}

>>> n4 = copy.deepcopy(n1)

>>> print id(n1)

11193264

>>> print id(n4)

11249664

>>> print id(n1['k3'])  ##查看内存地址不同

139853635849824

>>> print id(n2['k3'])  ##查看内存地址不同

139853635827256

wKioL1lcc-DyEEJxAAA0CjbBOMk892.png-wh_50


深浅拷贝应用场景

监控场景:更改拷贝后的数据,而原来的数据保持不变!

脚本如下:

#!/usr/bin/env Python

#coding: utf8


import copy


#目的是更改数据后,原来的数据不变,而拷贝后的数据会随时更新!


dic = {

"cpu":[80,],

"mem":[80,],

"disk":[80,]

}

print("before:",dic)


#new_dic = copy.copy(dic)     ##浅拷贝后的数据更新会把原来和新的字典内容的数据都更新!

new_dic = copy.deepcopy(dic)   ##深拷贝只更新拷贝后的数据,而原来的数据保留不变!

new_dic["cpu"][0] = 50

print(dic)

print(new_dic)


输出内容:

before: {'cpu': [80], 'mem': [80], 'disk': [80]}

{'cpu': [80], 'mem': [80], 'disk': [80]}

{'cpu': [50], 'mem': [80], 'disk': [80]}

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