python深拷贝和浅拷贝

刷完这60个标准库模块，成为Python骨灰级玩家

深拷贝和浅拷贝都是用于复制对象的概念。浅拷贝在复制对象时，仅复制其引用，而非复制对象本身。这意味着原对象和新对象都指向相同的内存地址，修改一个对象会影响另一个对象。如果有一点C语言基础，那么可能马上意识到，浅拷贝相当于复制了指针，而深拷贝则相当于新开辟了一块内存。。

浅拷贝

现有一个变量a，这个a可能占据大量内存，但在我们看来，这就是一个a而已，换言之，a或许只是提供了一个内存范围，起到一个寻址，或者指示的作用。

当我们调用a的时候，解释器识别了a这个变量，然后将通过a找到了一大片内存。

所谓浅拷贝，比如b=copy.copy(a)，这个过程中，仅仅是把a这个索引赋值给了b，至于a所指向的那一大片内存，是纹丝不动的。

import copy
a = [i for i in range(100)]
b = a       # = 默认浅拷贝
id(a)
# 2236793528448
id(b)
# 2236793528448
id(a[0])
# 2236754585872
id(b[0])
# 2236754585872 和 a[0]是同一位置

由此导致的结果就是，如果那片内存发生了什么变化，a和b也将同步变化。

print(a[0],b[0])
# 输出 0,0
a[0] = 255
print(a[0],b[0])
# 输出255 255

深拷贝

深拷贝，则可以重新开辟一片内存，让这个新开辟的内存，处处与a指向的那片内存相等。所以，当b=copy.deepcopy(a)被执行后，a和b将变得互不相干。

a = [i for i in range(100)]
b = copy.deepcopy(a)
id(a[0])
id(b[0])
# 这时a[0]和b[0]还是指向同样的位置

之所以a[0]和b[0]还是指向同一个位置，是因为二者的值是相同的，a[0]==b[0]==0，而0这个对象在整个python运行时中只有一个，所以无论什么对象，只要其中有0，那么这个对象都会指向同一位置

a = [i for i in range(50000)]
c = [i for i in range(50000)]
id(a[0]) == id(c[0])
# a和c没有任何关系，但二者指向了统一内存位置 True

为了确认的确执行了设拷贝，可以更改一下a[i]的值，可以看到b[i]并不会跟着改动。

a[0] = 1
id(a[0])==id(b[0])
# False 即更改a[0]的值后，a[0]和b[0]指向的内存发生了变化

由于深拷贝需要操作大量内存，也会新建大量内存，所以一般情况下，python的赋值号执行的是浅拷贝。

如果不想导入copy模块，同时还想新建一个变量，那么可以结合对象的特点来使用运算符，例如

a = [i for i in range(50000000)]
b = a + []

如果把内存理解为一个宝藏，那么浅拷贝相当于标记了一个领地，而深拷贝相当于另外再挖一个宝藏。