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Python面试常见问题:深拷贝与浅拷贝的区别

在python的面试中,浅拷贝和深拷贝是一个比较难的问题,六成人根本没听过浅拷贝和深拷贝,三成人仅仅了解二者的基础概念和简单的区别。仅仅不到一成人能够准确说出二者的区别,并可以完成相关代码demo的编写!今天让我们来把这个难点搞定,为面试增加晋级砝码!这篇文章可能也是全网最通俗易懂的讲解浅拷贝和深拷贝的文章了,只要大家跟着文章中的实例进行操练,那么一定会彻底搞懂到底什么是浅拷贝和深拷贝这个技术难点!变量赋值在Python可变数据类型(列表,字典,集合)中,把一个可变数据类型的变量赋给另一个变量,这两个变量

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    Python面试常见问题:深拷贝与浅拷贝的区别

    在python的面试中,浅拷贝和深拷贝是一个比较难的问题,六成人根本没听过浅拷贝和深拷贝,三成人仅仅了解二者的基础概念和简单的区别。仅仅不到一成人能够准确说出二者的区别,并可以完成相关代码demo的编写!今天让我们来把这个难点搞定,为面试增加晋级砝码!这篇文章可能也是全网最通俗易懂的讲解浅拷贝和深拷贝的文章了,只要大家跟着文章中的实例进行操练,那么一定会彻底搞懂到底什么是浅拷贝和深拷贝这个技术难点!

    变量赋值

    在Python可变数据类型(列表,字典,集合)中,把一个可变数据类型的变量赋给另一个变量,这两个变量引用的是同一个对象,内存地址是一样的,修改当中的一个变量,另一个变量相应也会被修改。如果想了解python中可变数据类型和不可变数据类型的技术细节请看文章:​​Python 面试高频问题:可变数据类型和不可变数据类型的区别。​​

    举一个我前面文章中的例子。

    l1=['a','b','c']
    l2=l1
    print(id(l1))
    print(id(l2))
    l2.append('d')
    print("************")
    print(id(l1))
    print(l1)
    print(id(l2))
    print(l2)
    输出:
    838366483528
    838366483528
    ************
    838366483528
    ['a', 'b', 'c', 'd']
    838366483528
    ['a', 'b', 'c', 'd']

    输出结果这里就不再多做解释了, l1 和l2的地址相同,所以彼此间会产生影响。

    浅拷贝

    拷贝了一个对象的最顶层,只拷贝了对象的"引用"。

    举一个前面文章的例子,list中只有一层,即元素中不包含其他list。

    l3=['x','y','z']
    l4=list(l3)
    print(id(l3))
    print(id(l4))
    l4.append('a')
    print(l3)
    print(l4)
    输出
    831456302152
    831480344136
    ['x', 'y', 'z']
    ['x', 'y', 'z', 'a']

    从结果可以看到,l3 和l4的地址不同,所以彼此间不会发生影响。

    我们再上一个例子,让l3中的第一个元素是一个list。

    l3=[['x','y','z'],'a','b']
    l4=list(l3)
    print(id(l3))
    print(id(l4))
    l4.append('c')
    print(l3)
    print(l4)
    结果
    533336249416
    533337391240
    [['x', 'y', 'z'], 'a', 'b']
    [['x', 'y', 'z'], 'a', 'b', 'c']

    结果完全符合预期,因为第一个元素是list,那么他也是有地址的,我们对其进行打印。

    print(id(l3[0]))
    print(id(l4[0]))
    结果
    533336248904
    533336248904

    我们发现l3[0]和l4[0]的地址居然一样,再执行如下代码。

    l3[0].append('yy')
    print(l3)
    print(l4)
    结果
    [['x', 'y', 'z', 'yy'], 'a', 'b']
    [['x', 'y', 'z', 'yy'], 'a', 'b', 'c']

    结果符合预期,修改l3[0]的值也影响了l4[0]。那么我们怎么做才能让l3[0]和l4[0]彼此也不发生影响呢,这就需要引入深拷贝。

    深拷贝

    深拷贝对对象中的每一层都进行了拷贝,拷贝后的对象与原对象完全独立,没有任何关系。要想实现深拷贝需要使用copy 模块中的deepcopy方法。

    import copy
    l3=[['x','y','z'],'a','b']
    #l4=list(l3) #浅拷贝,使用=copy.copy(l3)也可以实现浅拷贝
    l4=copy.deepcopy(l3) #深拷贝
    l4.append('c')
    print(id(l3[0]))
    print(id(l4[0]))
    l3[0].append('yy')
    print(l3)
    print(l4)
    输出
    407168435784
    407166887304
    [['x', 'y', 'z', 'yy'], 'a', 'b']
    [['x', 'y', 'z'], 'a', 'b', 'c']

    可以看到l3[0]和l4[0],已经完全独立,彼此没有影响了。

    总结浅拷贝和深拷贝

    话不多说,用两张图就可以进行简单解释:

    浅拷贝,如下图:

    Python面试常见问题:深拷贝与浅拷贝的区别

    深拷贝,如下图:


    Python面试常见问题:深拷贝与浅拷贝的区别

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