Python中的对象引用、浅拷贝与深拷贝

最近项目中遇到一个Python浅拷贝机制引起的bug，由于对于Python中对象引用、赋值、浅拷贝/深拷贝机制没有足够的认识，导致调试了很久才发现问题，这里简单记录一下相关概念。

在Python的设计哲学中，Python中的每一个东西都是对象，都有一个ob_refcnt变量，这个变量维护着对对象的引用计数，决定着对象的创建与消亡。

所以在Python程序中，一般的赋值操作其实只是将左值指向了右值的引用，并不会创建新的对象，可以通过id函数查看Python中对象在内存中的唯一标识，以list对象为例，如下代码：

>>> alist=[[1,2],3,4]
>>> blist=alist
>>> id(alist);id(blist) #alist/blist实际引用内存中的同一个list对象
140357688098184
140357688098184
>>> blist.append(5)
>>> blist
[[1,4,5]
>>> alist
[[1,5] 由于实际引用同一个list对象，blist增加一个元素后，alist的取值实际上是完全一样的
>>> id(alist);id(blist)
140357688098184
140357688098184

 

在上面的代码中，将alist的值赋给blist，其实只是把blist指向了alist在内存中的对象，两者引用了同一个list对象，此时如果对blist append一个新元素，由于是指向同一个对象，alist的输出结果一样会变化。

通过slice语法或者copy模块的copy函数，可以实现浅拷贝--

>>> import copy
>>> alist=[[1,1)">alist[:]
>>> clist=copy.copy(alist)
>>> id(alist);id(blist);id(clist) alist/blist/clist实际已经指向内存中的不同list对象
140357691858696
140357691897864
140357720939912
>>> id(alist[0]);id(blist[0]);id(clist[0]) alist[0]/blist[0]/clist[0]三个子对象依然指向内存中的同一个list对象
140357691897800
140357691897800
140357691897800
>>> blist.append(5blist对象值的变更，不会再影响到alist和clist
>>> clist
[[1,1)">]
>>> alist[0].append('a''],1)">由于实际引用同一对象，alist[0]子对象值的变更，也会从blist[0]/clist[0]上体现出来
>>>]
>>> id(alist[1]);id(blist[1]);id(clist[1])
10919488
10919488
10919488

 

可以看到blist和clist本身已经是新的list对象，不再引用alist这个list对象，但是三个list中的子对象还是相同的引用，因为python中的浅拷贝只能拷贝父对象，不会拷贝对象内部的子对象。

通过copy模块中的copy.deepcopy函数可以实现深拷贝：

>>> alist=[[1,1)">copy.deepcopy(alist)
>>> id(alist);id(blist) alist/blist已经引用内存中不同的list对象
140357692023560
140357691897608
>>> blist.append(5blist取值的变更，不会影响到alist
>>> id(alist[0]);id(blist[0]) alist{0]/blist[0]两个子对象也已经引用内存中不同的list对象
140357691897864
140357691896136
>>> alist[0].append( alist[0]子对象值的变更，也不会再印象到blist[0]的值
>>> id(alist[1]);id(blist[1])
10919488
10919488

 

可以看到，通过copy.deepcopy进行拷贝后，alist和blist指向不同的list对象，同时其子对象alist[0]/blist[0]也指向了不同的list对象，但是alist[1]/blist[1]还是指向相同的对象，这是因为3、4在Python中其实是不可变对象，相当于是常量，在Python中不可变对象只会存在唯一一份，所以无论浅拷贝/深拷贝，都是对同一个不可变对象进行的引用。

对于dict/set这些Python类型对象的赋值操作，也会存在类似的浅拷贝/深拷贝的问题，下面再以dict为例贴一下代码：

引用赋值:

>>> adct={d':{1:2},3:4}
>>> bdct=adct
>>> id(adct);id(bdct) adct/bdct实际引用内存中的同一个dict对象
140357688090760
140357688090760
>>> id(adct[']);id(bdct[']) adct['d']/bdct['d']两个子对象实际引用内存中的同一个dict对象
140357691897928
140357691897928
>>> bdct['].update({':b})
>>> bdct
{': {1: 2,1)">': '},3: 4}
>>> adct
{由于实际指向同一个子对象，bdct['d']取值的变更会直接影响到adct的值

copy.copy浅拷贝:

>>> adct={copy.copy(adct)
>>> id(adct);id(bdct) adct/bdct引用不同的dict对象
140357688082888
140357720937544
>>> id(adct[adct['d']/bdct['d']两个子对象依然指向内存中同一个dict对象
140357688101704
140357688101704
>>> bdct[由于实际引用同一个子对象，bdct['d']子对象值的变更会直接影响到adct的值

copy.deepcopy深拷贝:

>>> adct={copy.deepcopy(adct)
>>> id(adct);id(bdct) adct/bdct本身已经引用不同的dict对象
140357691897928
140357688094152
>>> id(adct[adct/bdct的子对象引用了不同的dict子对象
140357688090760
140357688085896
>>> bdct[': {1: 2},1)">bdct['d']子对象的变更不会再影响到adct['d']的值

 

原文地址：https://www.cnblogs.com/AcAc-t