Python变量存储方式以及深浅拷贝

(关于学习廖雪峰Python教程的一些个人总结)

变量存储

Python是动态语言。

可以把任意数据类型赋值给变量，无需提前声明变量类型，同一个变量可以反复赋值，而且可以是不同类型的变量。

下面引用廖雪峰Python教程的简单例子，描述变量存储过程：

当我们写

a = 'ABC'

时，Python解释器干了两件事情：

在内存中创建了一个'ABC'的字符串；在内存中创建了一个名为a的变量，并把它指向'ABC'。

下面程序

a = 'ABC' b = a a = 'XYZ' print(b) # >>> ABC

执行过程：

执行a = 'ABC'，解释器创建了字符串'ABC'和变量a，并把a指向'ABC'：

执行b = a，解释器创建了变量b，并把b指向a指向的字符串'ABC'：

执行a = 'XYZ'，解释器创建了字符串’XYZ’，并把a的指向改为'XYZ'，但b并没有更改：

所以，最后打印变量b的结果是'ABC'了。

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深浅拷贝

Python当中对于拷贝，按照拷贝数据类型分为两种类型。一种是数字和字符串的拷贝，另一种就是列表、元组、字典等其他数据结构类型的拷贝。

当然按照深浅也分深拷贝和浅拷贝。

一、数组和字符串拷贝

1、= 赋值

举例：

a1 = 123 a2 = 123 print(id(a1)) print(id(a2))

结果：(在你的电脑试验和这里的地址肯定不同)

140723824476816 140723824476816

原因是Python有一个重用机制，对于同一个数字，Python并不会开辟一块新的内存空间，而是维护同一块内存地址，a1，a2变量指向数字123的地址。等同于a2 = a1，使用字符串赋值也是同理。

结论：对于通过用 = 号赋值，数字和字符串在内存当中用的都是同一块地址。

2、浅拷贝

举例：

import copy # 使用浅拷贝需要导入copy模块 a1 = 123 a3 = copy.copy(a1) # 使用copy模块里的copy()函数就是浅拷贝 print(id(a1)) print(id(a3))

结果：(在你的电脑试验和这里的地址肯定不同)

140723824476816 140723824476816

发现地址还是一样。

结论：对于浅拷贝，数字和字符串在内存当中用的也是同一块地址，和上面讲的原理相同。

3、深拷贝

举例：

import copy a1 = 123 a4 = copy.deepcopy(a1) # 深拷贝是用copy模块里的deepcopy()函数 print(id(a1)) print(id(a4))

结果：(在你的电脑试验和这里的地址肯定不同)

140723824476816 140723824476816

发现地址还是一样。

结论：对于深拷贝，数字和字符串在内存当中用的也是同一块地址，和上面讲的原理相同。

综上所述，对于数字和字符串的赋值、浅拷贝、深拷贝在内存当中用的都是同一块地址。

二、字典，列表，元组等数据结构类型拷贝

1、=赋值

举例：

dict1 = {'k1': 'wu', 'k2': 123, 'k3': {1: 'alex', 2: 678}} dict2 = dict1 print(id(dict1)) print(id(dict2))

结果：(在你的电脑试验和这里的地址肯定不同)

2331901131440 2331901131440

dict2变量只是指向了同一份字典数据的地址，如下图所示：

理解了上面的图我们看一下下面的代码：

dict1 = dict1['k3'] dict2 = dict1 dict2[3] = 'hiahia' print(dict1)

我们逐步看怎么执行的：

dict1 = dict1['k3']

dict2 = dict1

dict2[3] = 'hiahia'

print(dict1)

所以结果是：

{1: 'alex', 2: 678, 3: 'hiahia'}

2. 浅拷贝

举例：

import copy dict1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": {1: 'alex', 2: 678}} dict3 = copy.copy(dict1) # 浅拷贝 print("第一层字典的内存地址：") print(id(dict1)) print(id(dict3)) print("第二层嵌套的列表的内存地址：") print(id(dict1["k3"])) print(id(dict3["k3"]))

结果：(在你的电脑试验和这里的地址肯定不同)

第一层字典的内存地址： 2331901131872 2331901132088 第二层嵌套的列表的内存地址： 2331901155272 2331901155272

结果发现字典第一层确实被拷贝了，变成了两个，但第二层还是共用相同的数据，如下图：

结论：所以对于浅拷贝，字典、列表、元组等类型，它们只拷贝第一层地址。

3、深拷贝

举例：

import copy dict1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": {1: 'alex', 2: 678}} dict4 = copy.deepcopy(dict1) # 深拷贝 print("第一层字典的内存地址：") print(id(dict1)) print(id(dict4)) print("第二层嵌套的列表的内存地址：") print(id(dict1["k3"])) print(id(dict4["k3"])) print("第三层嵌套的列表的内存地址：") print(id(dict1["k3"][1])) print(id(dict4["k3"][1]))

结果：(在你的电脑试验和这里的地址肯定不同)

第一层字典的内存地址： 2331901131872 2331901132376 第二层嵌套的列表的内存地址： 2331901155272 2331901091976 第三层嵌套的列表的内存地址： 2331901150912 2331901150912

发现一二层被拷贝了，最底层的数字和字符串数据依然共用，如下图：

结论：对于深拷贝，字典、列表、元组等类型，它里面嵌套多少层，就会拷贝多少层出来，但是最底层的数字和字符串地址不变。