python之深浅拷贝
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
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
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
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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