Python 擴充之詳解深拷貝和淺拷貝

Rocky0429發表於2018-12-08
Python

正式開始

首先我在這介紹兩個新的小知識，要在下面用到。一個是函式 id() ，另一個是運算子 is。id() 函式就是返回物件的記憶體地址；is 是比較兩個變數的物件引用是否指向同一個物件，在這裡請不要和 == 混了，== 是比較兩個變數的值是否相等。

>>> a = [1,2,3]
>>> b = [1,2,3]
>>> id(a)
38884552L
>>> a is b
False
>>> a == b
True

copy 這個詞有兩種叫法，一種是根據它的發音音譯過來的，叫拷貝；另一種就是標準的翻譯，叫複製。

其實單從表面意思來說，copy 就是將某件東西再複製一份，但是在很多程式語言中，比如 Python，C++中，它就不是那麼的簡單了。

>>> a = 1
>>> b = a
>>> b
1

看到上面的例子，從表面上看我們似乎是得到了兩個 1，但是如果你看過我之前寫的文章，你應該對一句話有印象，那就是 “變數無型別”， Python 中變數就是一個標籤，這裡我們有請 id() 閃亮登場，看看它們在記憶體中的位置。

>>> a = 1
>>> b = a
>>> b
1
>>> id(a)
31096808L
>>> id(b)
31096808L

看出來了嗎，id(a) 和 id(b) 相等，所以並沒有兩個 1，只是一個 1 而已，只不過是在 1 上貼了兩張標籤，名字是 a 和 b 罷了，這種現象普遍存在於 Python 之中，這種賦值的方式實現了 “假裝” 拷貝，真實的情況還是兩個變數和同一個物件之間的引用關係。

我們再來看 copy() 方法：

>>> a = {`name`:`rocky`,`like`:`python`}
>>> b = a.copy()
>>> b
{`name`: `rocky`, `like`: `python`}
>>> id(a)
31036280L
>>> id(b)
38786728L

咦，果然這次得到的 b 和原來的 a 不同，它是在記憶體中又開闢了一個空間。那麼我們這個時候就來推理了，雖然它們兩個是一樣的，但是它們在兩個不同的記憶體空間裡，那麼肯定彼此互不干擾，如果我們去把 b 改了，那麼 a 肯定不變。

>>> b[`name`] = `leey`
>>> b
{`name`: `leey`, `like`: `python`}
>>> a
{`name`: `rocky`, `like`: `python`}

結果和我們上面推理的一模一樣，所以理解了物件有型別，變數無型別，變數是物件的標籤，就能正確推斷出 Python 提供的結果。

我們接下來在看一個例子，請你在往下看的時候保證上面的你已經懂了，不然容易暈車。

>>> a = {`name`:`rocky`,`like`:`python`}
>>> b = a
>>> b
{`name`: `rocky`, `like`: `python`}
>>> b[`name`] = `leey`
>>> b
{`name`: `leey`, `like`: `python`}
>>> a
{`name`: `leey`, `like`: `python`}

上面的例子看出什麼來了嗎？修改了 b 對應的字典型別的物件，a 的物件也變了。也就是說， b = a 得到的結果是兩個變數引用了同一個物件，但是事情真的這麼簡單嗎？請睜大你的眼睛往下看，重點來了。

>>> first = {`name`:`rocky`,`lanaguage`:[`python`,`c++`,`java`]}
>>> second = first.copy()
>>> second
{`name`: `rocky`, `lanaguage`: [`python`, `c++`, `java`]}
>>> id(first)
31036280L
>>> id(second)
38786728L

在這裡的話沒有問題，和我們之前說的一樣，second 是從 first 拷貝過來的，它們分別引用的是兩個物件。

>>> second[`lanaguage`].remove(`java`)
>>> second
{`name`: `rocky`, `lanaguage`: [`python`, `c++`]}
>>> first
{`name`: `rocky`, `lanaguage`: [`python`, `c++`]}

發現什麼了嗎？按理說上述例子中 second 的 lanaguage 對應的是一個列表，我刪除這個列表裡的值，也只應該改變的是 second 啊，為什麼連 first 的也會改，不是應該互不干擾嗎？是不是很意外？是我們之前說的不對嗎？那我們再試試另一個鍵：

>>> second[`name`] = `leey`
>>> second
{`name`: `leey`, `lanaguage`: [`python`, `c++`]}
>>> first
{`name`: `rocky`, `lanaguage`: [`python`, `c++`]}

前面說的原理是有效的，那這到底是為什麼啊，來來來，有請我們的 id() 再次閃亮登場。

>>> id(first[`name`])
38829152L
>>> id(second[`name`])
38817544L
>>> id(first[`lanaguage`])
38754120L
>>> id(second[`lanaguage`])
38754120L

其實這裡深層次的原因是和 Python 的儲存資料的方式有關，這裡不做過多的說明（其實是我也不懂。。 在這裡，我們只需要知道的是，當 copy() 的時候，列表這類由字串，數字等複合而成的物件仍然是複製了引用，也就是貼標籤，並沒有建立一個新的物件，我們把這種拷貝方式叫做淺拷貝（唉呀媽呀，終於把這個概念引出來了。。，言外之意就是並沒有解決深層次的問題，再言外之意就是還有能夠解決深層次問題的方法。

確實，在 Python 中還有一個深拷貝（deep copy），在使用它之前要引入一個 copy 模組，我們來試一下。

>>> import copy
>>> first = {`name`:`rocky`,`lanaguage`:[`python`,`c++`,`java`]}
>>> second = copy.deepcopy(first)
>>> second
{`name`: `rocky`, `lanaguage`: [`python`, `c++`, `java`]}
>>> second[`lanaguage`].remove(`java`)
>>> second
{`name`: `rocky`, `lanaguage`: [`python`, `c++`]}
>>> first
{`name`: `rocky`, `lanaguage`: [`python`, `c++`, `java`]}

用了深拷貝以後，果然就不是引用了。

寫在最後

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