你真的知道Python中的賦值與拷貝嗎？

Python中的賦值

---

• Python是一種動態型別程式語言，與C/C++等靜態型別程式語言不同，Python中的變數沒有固定的型別，變數也無需提前宣告分配記憶體空間，因此我們可以給任何變數賦值任何符合Python規範的型別值，舉個例子：
  互動式Python程式碼：

  >>> var = 88
  >>> var = 'hello world'
  

  在C語言中，變數使用前需要提前宣告並明確其型別（或宣告和賦值可同一條語句執行），以便為其分配記憶體空間，舉個例子：
  C程式碼：

  int a;
  a = 100;
  

  但在C語言中一般不可直接將其他型別值賦值給不同型別的變數（可強制型別轉換的除外），例如如下程式碼就會報錯：
  C程式碼：

  int a;
  a = "hello world";
  

• 在Python中將字面量或變數對另一個變數進行賦值可以理解為：給記憶體中的變數實體貼上一個標籤。這個標籤就是變數識別符號，舉個例子：
  互動式Python程式碼：

  >>> a = 100
  >>> b = a
  >>> a is b
  True
  

  上述程式碼表明變數a與變數b是同一個物件，識別符號a和識別符號b都是記憶體中變數實體100的一個標籤。在C語言中，因為每個變數都有自己的記憶體空間，變數賦值是將值複製到指定的記憶體中，因此進行賦值的兩個變數只是值相同，但並不表示同一個物件。舉個例子：
  C程式碼：

  #include <stdio.h>
  int a = 100;
  int b;
  b = a;  
  if (&a == &b)
  {
      printf("yse\n");
  }
  else
  {
      printf("no\n");
  }
  // 輸出：no
  

• Python中函式的實參和形參之間以及返回值也是進行賦值操作的，舉個例子：
  互動式Python程式碼：

  >>> a = 3
  >>> b = 5
  >>> def func(m, n):
          print(m is a)
          print(n is b)
          r = m + n
          print('id(r):', id(r))
          return r
  >>> c = func(a, b)
  True
  True
  id(r): 10914624
  >>> id(c)
  10914624
  

  根據上述程式碼可知，Python函式呼叫時形參會被實參進行賦值操作，即在執行c = func(a, b)時其實相當於在函式內部執行了m = a和n = b。那麼就會出現一個問題，當實參為可變物件時，在函式內部就存在改變實參的風險，舉個例子：
  互動式Python程式碼：

  >>> a = [1, 2]
  >>> def func(List):
          List.append(a[0] + a[1])
          return List
  >>> c = func(a)
  >>> print(c)
  [1, 2, 3]
  >>> print(a)
  [1, 2, 3]
  >>> id(a) == id(c)
  True
  

  上述程式碼中a為列表型別（可變物件），在函式內部List新增了一個元素並返回。a，List和函式返回後的c表示同一個物件，這是我們之前討論過的。現在我們討論的重點是在函式內部改變了函式的實參，當然在有些情況下，我們正是需要藉助這種特性完成某種功能，這種情況我們暫且不討論。但在實際的工作中，更多的情況是我們不想函式更改實參，針對這種情況我們應該怎樣規避實參被更改的風險呢？有三種方法：

  • 儘量使用不可變型別作實參
    當實參為不可變物件時，函式內部形參的操作不會影響實參，舉個例子：
    互動式Python程式碼:

    >>> a = 55
    >>> id(a)
    10916224
    >>> def func(value):
            print('id(value):', id(value), 'value: ', value)
            print(value is a)
            value = 99
            print('id(value):', id(value), 'value:', value)
            print(value is a)
    >>> func(a)
    id(value): 10916224 value:  55
    True
    id(value): 10917632 value:  99
    False
    >>> print('id(a):', id(a), 'a:', a)
    id(a): 10916224 a: 55
    

    上述程式碼中a為int型別（不可變型別），作為實參賦值給形參value，函式在執行value = 99之前value與a表示同一個物件，在執行之後value與a表示不同的物件，其實這很好理解就像我們前面討論的，在執行賦值語句之後value識別符號被“貼”到另一個記憶體變數實體99上了。

  • 使用拷貝

  • 以上兩種都不想用？那就寫程式碼的時候多注意吧

  下面我就來討論今天的第二個重點：拷貝。

Python中的拷貝

---

Python中的拷貝分為淺拷貝和深拷貝

• 淺拷貝

  Python中的預設拷貝都是淺拷貝，這裡我們就拿列表型別舉個例子，先看看列表有哪些拷貝方法，此處參考Python語言及其應用：
  互動式Python程式碼：

  >>> a = [1, 2, 3]
  >>> b = a.copy()
  >>> a
  [1, 2, 3]
  >>> b
  [1, 2, 3]
  >>> b is a
  False
  >>> c = list(a)
  >>> c
  [1, 2, 3]
  >>> c is a
  False
  >>> d = a[:]
  >>> d is a
  False
  

  上述程式碼中顯示出三種列表拷貝方法：

  • 使用列表物件的.copy()方法
  • 使用list()轉換函式
  • 使用列表分片[:]

  我們也可看到拷貝出來的物件與被拷貝物件不再是同一個物件，這也是拷貝的根本目的。當使用可變物件的拷貝進行函式傳參可以避免函式內部修改實參，舉個例子：
  互動式Python程式碼：

  >>> a = [1, 2, 3]
  >>> def func(List):
          List.append(100)
          List[0] = 'hello'
          return List
  >>> b = func(a.copy())
  >>> b
  ['hello', 2, 3, 100]
  >>> a
  [1, 2, 3]
  

  好像一切都很完美，達到了我們的目的。於是我們編寫了下面這樣的程式碼：
  互動式Python程式碼：

  >>> a = [1, 'hello', 'world', [88, 99], 22]
  >>> def func(List):
          List.append('shawn')
          List[0] = 'simon'
          List[3][0] = 100
          return List
  >>> b = func(a.copy())
  >>> b
  ['simon', 'hello', 'world', [100, 99], 22, 'shawn']
  >>> a
  [1, 'hello', 'world', [100, 99], 22]
  

  有瑕疵啊，這執行結果和我們想象的不一樣，我們想象著變數a索引為3的元素值仍為[88, 99]，但輸出並不是這樣，問題出在了哪裡？原因在於我們前面所說的Python中的預設拷貝均為淺拷貝，如果我們想要輸出達到我們的預期，則需要深拷貝。

• 深拷貝
  深拷貝就是在每個層次都對可變物件進行拷貝，淺拷貝只對最外層可變物件進行拷貝。
  我們先來看看賦值的情況即b = a，如下圖所示：
  
  示意圖a與b指向同一個物件，我們通過程式碼驗證其正確性：
  互動式Python程式碼：

  >>> a = [1, 2, [3, 4]]
  >>> b = a
  >>> id(b) == id(a)
  True
  >>> id(a[0]) == id(b[0])
  True
  >>> id(a[1]) == id(b[1])
  True
  >>> id(a[2]) == id(b[2])
  True
  >>> id(a[2][0]) == id(b[2][0])
  True
  >>> id(a[2][1]) == id(b[2][1])
  True
  

  ---

  再來看看淺拷貝的情況，先上圖：
  
  上圖中為b = a[:]示意圖，b為a的淺拷貝，淺拷貝會將最外層可變物件進行拷貝，下面進行程式碼驗證：
  互動式Python程式碼：

  >>> a = [1, 2, [3, 4]]
  >>> b = a[:]
  >>> id(b) == id(a)
  False
  >>> id(a[0]) == id(b[0])
  True
  >>> id(a[1]) == id(b[1])
  True
  >>> id(a[2]) == id(b[2])
  True
  >>> id(a[2][0]) == id(b[2][0])
  True
  >>> id(a[2][1]) == id(b[2][1])
  True
  

  ---

  最後來看看深拷貝，深拷貝我們需要用到copy庫的deepcopy，示意圖如下：
  接下來進行程式碼驗證：
  互動式Python程式碼：

  >>> from copy import deepcopy
  >>>
  >>> a = [1, 2, [3, 4]]
  >>> b = deepcopy(a)
  >>> id(a) == id(b)
  False
  >>> id(a[0]) == id(b[0])
  True
  >>> id(a[1]) == id(b[1])
  True
  >>> id(a[2]) == id(b[2])
  False
  >>> id(a[2][0]) == id(b[2][0])
  True
  >>> id(a[2][1]) == id(b[2][1])
  True
  

  因此當實參為可變物件且其中含有多層巢狀的可變物件時，如果我們不想因為我們的粗心讓函式更改實參，那麼我們就應該使用深拷貝，看程式碼：
  互動式Python程式碼：

  >>> a = [1, 2, [3, 4]]
  >>> def func(List):
          List.append('hello world')
          List[0] = 'shawn'
          List[2][0] = 'simon'
          List[2][1] = 199
          return List
  >>> from copy import deepcopy
  >>> b = func(deepcopy(a))
  >>> a
  [1, 2, [3, 4]]
  >>> b
  ['shawn', 2, ['simon', 199], 'hello world']
  

  Note: Python中的深拷貝和淺拷貝只是針對可變物件而言，而對於不可變物件無所謂深拷貝還是淺拷貝，因為對於不可變物件兩種拷貝和變數之間賦值沒什麼兩樣。
  互動式Python程式碼：

  >>> from copy import deepcopy
  >>>
  >>> a = 'hello world'
  >>> b = deepcopy(a)
  >>> c = a
  >>> id(a) == id(b) == id(c)
  True
  

總結

---

• Python中變數之間的賦值，相當於給變數多貼了一個“標籤”，或者說給變數起了個別名

• 深拷貝、淺拷貝是針對可變物件說的，不可變物件無所謂什麼拷貝

• 對於可變物件，深拷貝對每層可變物件都進行拷貝，而淺拷貝只對最外層進行拷貝

• 當函式實參為可變物件且我們不想函式改變實參本身，應儘量使用深拷貝，尤其在實參中巢狀了可變物件時