深浅拷贝

我们来了解一下浅拷贝。浅拷贝:不管多么复杂的数据结构,浅拷贝都只会copy一层。

简单的说就是浅拷贝拷贝的只是嵌套列表的首地址    所以修改内层列表  源数据也会跟着改变

深拷贝是拷贝两层列表的地址 

深浅拷贝

 

 

其实深拷贝就是在内存中重新开辟一块空间,不管数据结构多么复杂,只要遇到可能发生改变的数据类型,就重新开辟一块内存空间把内容复制下来,直到最后一层,不再有复杂的数据类型,就保持其原引用。这样,不管数据结构多么的复杂,数据之间的修改都不会相互影响。这就是深拷贝

浅拷贝通常只复制对象本身,而深拷贝不仅会复制对象,还会递归的复制对象所关联的对象。深拷贝可能会遇到两个问题:一是一个对象如果直接或间接的引用了自身,会导致无休止的递归拷贝;二是深拷贝可能对原本设计为多个对象共享的数据也进行拷贝。Python通过copy模块中的copydeepcopy函数来实现浅拷贝和深拷贝操作,其中deepcopy可以通过memo字典来保存已经拷贝过的对象,从而避免刚才所说的自引用递归问题;此外,可以通过copyreg模块的pickle函数来定制指定类型对象的拷贝行为。

deepcopy函数的本质其实就是对象的一次序列化和一次返回序列化,面试题中还考过用自定义函数实现对象的深拷贝操作,显然我们可以使用pickle模块的dumpsloads来做到,代码如下所示。

import pickle

my_deep_copy = lambda obj: pickle.loads(pickle.dumps(obj))

列表的切片操作[:]相当于实现了列表对象的浅拷贝,而字典的copy方法可以实现字典对象的浅拷贝。对象拷贝其实是更为快捷的创建对象的方式。在Python中,通过构造器创建对象属于两阶段构造,首先是分配内存空间,然后是初始化。在创建对象时,我们也可以基于“原型”对象来创建新对象,通过对原型对象的拷贝(复制内存)就完成了对象的创建和初始化,这种做法更加高效,这也就是设计模式中的原型模式。在Python中,我们可以通过元类的方式来实现原型模式,代码如下所示。

import copy


class PrototypeMeta(type):
    """实现原型模式的元类"""

    def __init__(cls, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        # 为对象绑定clone方法来实现对象拷贝
        cls.clone = lambda self, is_deep=True: \
            copy.deepcopy(self) if is_deep else copy.copy(self)


class Person(metaclass=PrototypeMeta):
    pass


p1 = Person()
p2 = p1.clone()                 # 深拷贝
p3 = p1.clone(is_deep=False)    # 浅拷贝

 

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