Copy函数如何在Python项目中使用-创新互联
本篇文章为大家展示了Copy函数如何在Python项目中使用，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
1、对象引用的传值或者传引用
Python中的对象赋值实际上是简单的对象引用。也就是说，当你创建一个对象，然后把它赋值给另一个变量的时候，Python并没有拷贝这个对象，而是拷贝了这个对象的引用。这种方式相当于值传递和引用传递的一种综合。如果函数收到的是一个可变对象（比如字典或者列表）的引用，就能修改对象的原始值--相当于通过“引用传递”来赋值。如果函数收到的是一个不可变变量（比如数字、字符串或者元祖）的引用，就不能直接修改原始对象--相当于通过“值传递”来赋值。
先看一个数字传递的例子：
>>> def test(a): ... print id(a) ... a = a + 1 ... print id(a) ... return a ... >>> b =19 >>> id(b) 38896272 >>> c = test(b) 38896272 38896260 >>> id(b) 38896272 >>> b 19
id函数可以获得对象的内存地址.
很明显从上面例子可以看出，将b变量作为参数传递给了test函数，传递了b的一个引用，把b的地址传递过去了，所以在函数内获取的变量a的地址跟变量b的地址是一样的，但是在函数内，对a进行赋值运算，a的值从19变成了20，实际上19和20所占的内存空间都还是存在的，赋值运算后，a指向20所在的内存。而b仍然指向19所在的内存，所以后面打印b，其值还是19.
另外，关于整数变量的id，所有在[-5,256]范围内的整数，python是提前分配好空间放在数组里初始化好的，所以两个变量如果是相同的小整数，对象都是最开始初始化的那一个，所以两个变量的id是一样的。
所有在[-5,256]范围外的整数的话，每次都会新建一个的，所以id会改变
>>> a = 256 >>> id(a) 43340980 >>> b = 256 >>> id(b) 43340980 # a和b的id相同 >>> a = 257 >>> id(a) 44621040 >>> b = 257 >>> id(b) 44620908 # a和b的id不同 >>> a = -5 >>> id(a) 43338160 >>> b = -5 >>> id(b) 43338160 >>> a = -6 >>> id(a) 44621184 >>> b = -6 >>> id(b) 44621112
再看一个列表传递的例子：
>>> def test(a): ... print id(a) ... a[0] = 100 ... print id(a) ... return a ... >>> b = [7,8,9,10] >>> id(b) 46408088 >>> c = test(b) 46408088 46408088 >>> id(b) 46408088 >>> b [100, 8, 9, 10]
从上面例子可以看出，将b变量作为参数传递给了test函数，传递了b的一个引用，把b的地址传递过去了，所以在函数内获取的变量a的地址跟变量b的地址是一样的，但是在函数内，对a进行赋值运算，a[0]的值从7变成了100，但是a的id并没有发生变化，还是和变量b的地址是一样的，所以后面打印b，b[0]的值也从7变成了100.
2、关于可变变量和不可变变量：
这里的可变不可变，是指内存中的那块内容（value）是否可以被改变
不可变变量：
number: int, float, str, 元组。--指它的部分（比如element,attribute不能改变）不能改变；并不是整体不可变。另外，Python所有变量皆对象。int也是一个对象。
>>> a = 10000 >>> id(a) 46573412 >>> a = 10000000 >>> id(a) 46573460 #数字变量重新赋值后，id发生了变化 >>> s = 'abc' >>> s[1] = d #字符串变量中的某一个元素不能进行改变 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: 'str' object does not support item assignment >>> id(s) 39103328 >>> s = 'ttt' >>> id(s) #字符串变量进行重新赋值后，id发生了变化 46425368
从上面的例子中可以看出，数字变量、字符变量在重新赋值后，id都会发生变化，这是因为不可变变量的赋值是通过在内存中新申请一块区域，把新的值存储到该区域，然后改变不可变变量的引用，指向新的内存区域，从而改变了不可变变量的值。
可变变量
class, class instance;列表，dict,
例1.可变变量中元素的赋值
>>> list = [1,2,3] >>> id(list) 45486568 >>> for i in list: ... print id(i) 40207208 40207196 40207184 >>> list[0] = 0 >>> id(list) 45486568 # 变量的id并没有发生改变 >>> for i in list: ... print id(i) 40207220 # 该元素的id发生了改变 40207196 40207184 例2.可变变量的赋值 >>> list = [1,2,3] >>> id(list) 43783392 >>> list =[2,3,5] >>> id(list) # 该变量的id发生了改变 44454296
从上面的例子可以看出，列表中的元素重新赋值，整个列表的id不会发生改变，但是该元素的id会发生该生。因为列表中存储的其实是对各个元素的引用，所以对该元素赋值的结果就是元素的引用发生了改变。
总之，无论是可变变量还是不可变变量，只要对整个变量进行赋值，Python都在内存中新申请一块区域，把新的值存储到该区域，然后改变不可变变量的引用，指向新的内存区域；如果可变变量中的元素进行赋值，支队导致该元素的变化，不会导致父对象的变化。
3、 深拷贝 Vs 浅拷贝
copy.copy() 浅拷贝
copy.deepcopy() 深拷贝
浅拷贝是新创建了一个跟原对象一样的类型，但是其内容是对原对象元素的引用。这个拷贝的对象本身是新的，但内容不是。如果原对象的元素包含不是基本数据结构，而是list、dict或者对象的话，那么原对象或者拷贝对象改变list、dict或者对象里面的内容的话，会导致二者同时发生改变。
深拷贝则是对原对象的完全拷贝，包含对象里面的子对象的拷贝，因此拷贝对象和原对象二者是完全独立，任何一方的改变对另外一方都不会产生任何的影响。
>>> import copy >>> list = [1, 2, [3, 4]] >>> copy_list = copy.copy(list) >>> deepcopy_list = copy.deepcopy(list) >>> >>> id(list) 44454296 >>> id(copy_list) 44515736 >>> id(deepcopy_list) 44455736 >>> >>> for k in list: ... print id(k) 43338088 43338076 44430120 >>> for k in copy_list: ... print id(k) 43338088 43338076 44430120 # copy对象的内容和原对象完全一样 >>> for k in deepcopy_list: ... print id(k) 43338088 43338076 44457456 # deepcopy对象的内容和原对象有区别:列表元素的id不一样；数字元素id一样,原因是所有相同数字的变量的引用都是一样的。 >>> >>> list[2][0] = 30 >>> list [1, 2, [30, 4]] >>> copy_list [1, 2, [30, 4]] # 原对象的子对象中的元素发生改变后，会导致copy对象发生同样的改变 >>> deepcopy_list [1, 2, [3, 4]] #原对象的子对象中的元素发生改变后，不会导致deepcopy对象发生同样的改变
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