Python中的赋值、浅拷贝和深拷贝_深拷贝父级 改变子级 拷贝的父级也改变了

赋值

Python中的浅拷贝和深拷贝是一个比较重要的知识点，而且面试中经常出现，这里进行一下记录。首先，需要了解“赋值”的概念。 提到赋值，我们会想到赋值操作符“=”，在Python中，我们创建一个对象，然后将对象赋值给变量，实际上是把该对象在地址空间的id地址值拷贝给变量，也就是说“赋值”操作拷贝的是对象的引用。

如下图所示：

创建整数对象5之后，将其赋值给变量a，之后变量a又赋值给变量b，因为赋值操作拷贝的是对象的引用，也就是对象id地址值，因此可以看到a，b和整数对象5具有相同的地址值。后面变量a进行新的赋值操作，变量a对应的是整数对象6的地址值；而变量b仍然对应之前的地址值。

如果，我们创建的对象是列表，不是整数对象，其中列表是可变数据类型，整数是不可变数据类型。对于可变数据类型，每次创建可变数据类型对象的时候，即使内容一样（比如列表中数据元素相同），也会在地址空间分配新的区域。如下图所示：

上图中，因为变量a和b指向同一地址空间，因此当这一地址空间存储的值改变之后，变量a和b的值均改变。

 

可变数据类型和不可变数据类型

Python中的可变数据类型是指：当该数据类型的变量值发生变化的时候，没有开辟新的内存空间，而是在原来的内存地址上进行修改。可变数据类型包括：列表，字典，集合。

Python中的不可变数据类型是指：当该数据类型的变量值发生变化的时候，原来内存中的值不变，而是会开辟一块新的内存，变量指向该新的内存地址。不可变数据类型包括：整数，浮点数，布尔值，字符串，元组。

浅拷贝

浅拷贝是对一个对象父级（外层）的拷贝，并不会拷贝子级（内部）。在拷贝的时候，需要使用到copy这一Python库。

其中，浅拷贝可以分为两种情况，第一：对象父级（外层）是可变数据类型，比如列表，浅拷贝的时候，会开辟新的内存空间。但是，该对象内部的对象不会进行拷贝。如下图所示：

变量b是可变数据类型，因此浅拷贝的时候，会为变量c开辟新的内存空间，因此变量b和c的地址不同。但是因为是浅拷贝，只会拷贝父级对象（外层），不会拷贝内层，因此内层的可变数据类型地址不会更改。所以变量c中第4个元素的地址就是变量a对应的地址；当变量a的值发生更改的时候，变量b和c均会随之更改；但是，如果变量b的值更改，则不会影响到c。

第二：对象父级（外层）是不可变数据类型，浅拷贝的时候不会开辟新的内存空间，同样对于内层数据无法获取。如下图所示：

变量b是元组，不可变数据类型，因此浅拷贝的时候，变量c和变量b的地址相同。同样，对于内层对象，无法拷贝，因此内层对象a的地址不变，当a的值发生变化的时候，变量b和c随之改变。

 

深拷贝

深拷贝对一个对象是所有层次的拷贝（递归），内部和外部都会被拷贝过来。

其中，外层对象为可变数据类型和不可变数据类型两种情况下，外层对象的拷贝与浅拷贝相同，不同之处在于内层对象的拷贝。下面，以下图为例：

可以看到，在深拷贝的时候，会对父级对象和内层对象均进行拷贝；因此在深拷贝得到的变量c中，内层对象a的地址也被重新分配，因此更改a的时候，变量c不会受到影响。

 

参考资料

1、https://blog.csdn.net/weixin_38819889/article/details/86476528