前言

在写某个脚本时，用了DFS(深度有限遍历)算法判断两个点的可达性，并传入参数trace记录路径，如下因为直接采用赋值形式，导致函数逻辑错误（cur_trace改变的时候，trace也改变了），这才了解到在Python中存在赋值、浅拷贝和深拷贝的区别。

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相关概念

在了解赋值、深浅拷贝之前，先来了解以下概念：

  • 对象：

    • 不可变对象：一旦创建就不可修改的对象，如数值（int, float）、字符串、元组是不可变对象。
    • 可变对象：对象本身可变，如列表、字典、集合。

  • 引用：在python中，新建一个变量都是在为某个对象新增一个引用，引用本身不占有内存空间，只是对对象的一个指向（别名）。如下图，在a=2中，2是一个对象，a是对2这个对象的一个引用。

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赋值

  • 方法：“=”

  • 特点：赋值就是对对象的引用，不开辟新的内存空间。如下，b=a只是对a所指的对象增加一个引用b，a和b指向同一个对象。

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  • 当改变b时：a也会改变。

浅拷贝

  • 方法：

    • 切片操作：b = a[:]
    • 列表生成式：b = [ _ for _ in a]
    • 工厂函数：b = list(a)
    • copy()函数：b = a.copy()

  • 特点：开辟新内存空间，拷贝父对象，但不拷贝对象内部的子对象，子对象仍然是引用。如下，b=a.copy()后b只拷贝了a的第一层，元素是对象就拷贝了对象，元素是引用就拷贝了引用。

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  • 当b改变时：

    • b中对不可变对象的修改不影响a
    1
    2
    3
    b[0]=2
    print(b) # [2,[2,3,4]]
    print(a) # [1,[2,3,4]]
    • b中对可变对象的修改会导致a中也改变
    1
    2
    3
    b[1].append(5)
    print(b) # [1,[2,3,4,5]]
    print(a) # [1,[2,3,4,5]]

深拷贝

  • 方法：用copy模块中的deepcopy()函数，b = copy.deepcopy(a)

  • 特点：开辟新内存空间，递归拷贝对象全部内容，包括父对象及其子对象。

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  • 当b改变时：改变b中父对象或子对象均不影响a，二者完全独立。

总结

其实其他语言如Java、JS等中也有这一概念，看了一下，其定义基本相同。最后总结一下赋值、浅拷贝和深拷贝区别：

类型 是否开辟新内存空间 子对象不可变时，改变子对象 子对象可变时，改变子对象
赋值 否 原数据也改变 原数据也改变
浅拷贝 是 原数据不改变 原数据也改变
深拷贝 是 原数据不改变 原数据不改变

参考文章