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赋值、浅拷贝、深拷贝_赋值 浅拷贝 深拷贝

赋值 浅拷贝 深拷贝

python 中可变对象: 列表、字典、集合
不可变对象:数字、字符串、元组

Python 中引用的概念:
在 Python 程序中,每个对象都会在内存中申请开辟一块空间来保存该对象,该对象在内存中所在位置的地址被称为引用。在开发程序时,所定义的变量名实际就对象的地址引用。

引用实际就是内存中的一个数字地址编号,在使用对象时,只要知道这个对象的地址,就可以操作这个对象,但是因为这个数字地址不方便在开发时使用和记忆,所以使用变量名的形式来代替对象的数字地址。
在 Python 中,变量就是地址的一种表示形式,并不开辟开辟存储空间。

就像 IP 地址,在访问网站时,实际都是通过 IP 地址来确定主机,而 IP 地址不方便记忆,所以使用域名来代替 IP
地址,在使用域名访问网站时,域名被解析成 IP 地址来使用。

不可变对象的赋值

。

把a赋值给b,a和b指向同一2引用(地址),但是当重新给a赋值,a的引用也改变了,也就是说给a重新开辟了一块内存。b的值以及引用没有变

可变对象的赋值
在这里插入图片描述

当给可变对象赋值的时候,给原本列表a的列表尾添加5,b也跟着改变。a和b都指向了同一引用(地址)。

不可变对象的浅拷贝
在这里插入图片描述

不可变对象的浅拷贝和赋值一样

可变对象的浅拷贝
在这里插入图片描述

对于不可变的对象的浅拷贝,会在内存开辟一块新的地址空间,a改变,而b不会变。

BUT

在这里插入图片描述

复杂对象在拷贝时,并没有解决数据在传递之后,数据改变的问题。 出现这种原因,是copy()函数在拷贝对象时,只是将指定对象中的所有引用拷贝了一份,如果这些引用当中包含了一个可变对象的话,那么数据还是会被改变。
这种拷贝方式,称为浅拷贝。

于是

就有了深拷贝, 区别于浅拷贝只拷贝顶层引用,深拷贝会逐层进行拷贝,直到拷贝的所有引用都是不可变引用为止。

在这里插入图片描述

不可变对象的深拷贝还是和赋值一样

为什么Python默认的拷贝方式是浅拷贝?

  • 时间角度:浅拷贝花费时间更少
  • 空间角度:浅拷贝花费内存更少
  • 效率角度:浅拷贝只拷贝顶层数据,一般情况下比深拷贝效率高

本文知识点总结:

  • 不可变对象在赋值时会开辟新空间
  • 可变对象在赋值时,修改一个的值,另一个也会发生改变
  • 深、浅拷贝对不可变对象拷贝时,不开辟新空间,相当于赋值操作
  • 浅拷贝在拷贝时,只拷贝第一层中的引用,如果元素是可变对象,并且被修改,那么拷贝的对象也会发生变化
  • 深拷贝在拷贝时,会逐层进行拷贝,直到所有的引用都是不可变对象为止。 Python 中有多种方式实现浅拷贝,copy模块的copy 函数、对象的 copy 函数 ,工厂方法,切片等。
  • 大多数情况下,编写程序时,都是使用浅拷贝,除非有特定的需求
    浅拷贝的优点:拷贝速度快,占用空间少,拷贝效率高
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