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來源：CSDN
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在平時工作中，經常涉及到資料的傳遞。在資料傳遞使用過程中，可能會發生資料被修改的問題。為了防止資料被修改，就需要再傳遞一個副本，即使副本被修改，也不會影響原資料的使用。為了生成這個副本，就產生了複製——今天就說一下Python中的深複製與淺複製的問題。
概念解讀
資料複製會涉及到Python中物件、可變型別、取用這3個概念，先來看看這幾個概念，只有明白了它們才能更好地理解複製到底是怎麼一回事。
Python物件
在Python中，對物件有一種很通俗的說法，萬物皆物件。說的就是構造的任何資料型別都是一個物件，無論是數字、字串、還是函式，甚至是模組、Python都對當做物件處理。
所有Python物件都擁有三個屬性：身份、型別、值。
看一個簡單的例子：
In [1]: name = “laowang” # name物件
In [2]: id(name) # id:身份的唯一標識
Out[2]: 1698668550104
In [3]: type(name) # type:物件的型別，決定了該物件可以儲存什麼型別的值
Out[3]: str
In [4]: name # 物件的值，表示的資料
Out[4]: ‘laowang’
可變與不可變物件
在Python中，按更新物件的方式，可以將物件分為2大類：可變物件與不可變物件。
-
可變物件： 串列、字典、集合。所謂可變是指可變物件的值可變，身份是不變的。
-
不可變物件：數字、字串、元組。不可變物件就是物件的身份和值都不可變。新建立的物件被關聯到原來的變數名，舊物件被丟棄，垃圾回收器會在適當的時機回收這些物件。
In [7]: var1 = “python”
In [8]: id(var1)
Out[8]: 1700782038408
#由於var1是不可變的，重新建立了java物件，隨之id改變，舊物件python會在某個時刻被回收
In [9]: var1 = “java”
In [10]: id(var1)
Out[10]: 1700767578296
取用
在Python程式中，每個物件都會在記憶體中申請開闢一塊空間來儲存該物件，該物件在記憶體中所在位置的地址被稱為取用。在開發程式時，所定義的變數名實際就物件的地址取用。
取用實際就是記憶體中的一個數字地址編號，在使用物件時，只要知道這個物件的地址，就可以操作這個物件，但是因為這個數字地址不方便在開發時使用和記憶，所以使用變數名的形式來代替物件的數字地址。在Python中，變數就是地址的一種表示形式，並不開闢開闢儲存空間。
就像 IP 地址，在訪問網站時，實際都是透過 IP 地址來確定主機，而 IP 地址不方便記憶，所以使用域名來代替 IP 地址，在使用域名訪問網站時，域名被解析成 IP 地址來使用。
透過一個例子來說明變數和變數指向的取用就是一個東西：
In [11]: age = 18
In [12]: id(age)
Out[12]: 1730306752
In [13]: id(18)
Out[13]: 1730306752
逐步深入：取用賦值
上邊已經明白，取用就是物件在記憶體中的數字地址編號，變數就是方便對取用的表示而出現的，變數指向的就是此取用。賦值的本質就是讓多個變數同時取用同一個物件的地址。
那麼在對資料修改時會發生什麼問題呢？
不可變物件的取用賦值
對不可變物件賦值，實際就是在記憶體中開闢一片空間指向新的物件，原不可變物件不會被修改。原理圖如下：
下麵透過案例來理解一下：
a與b在記憶體中都是指向1的取用，所以a、b的取用是相同的。
In [1]: a = 1
In [2]: b = a
In [3]: id(a)
Out[3]: 1730306496
In [4]: id(b)
Out[4]: 1730306496
現在再給a重新賦值，看看會發生什麼變化？從下麵不難看出：當給a賦新的物件時，將指向現在的取用，不在指向舊的物件取用。
In [1]: a = 1
In [2]: b = a
In [5]: a = 2
In [6]: id(a)
Out[6]: 1730306816
In [7]: id(b)
Out[7]: 1730306496
可變物件的取用賦值
可變物件儲存的並不是真正的物件資料，而是物件的取用。當對可變物件進行賦值時，只是將可變物件中儲存的取用指向了新的物件。原理圖如下：
仍然透過一個實體來體會一下，可變物件取用賦值的過程：當改變l1時，整個串列的取用會指新的物件，但是l1與l2都是指向儲存的同一個串列的取用，所以取用地址不會變。
In [3]: l1 = [1, 2, 3]
In [4]: l2 = l1
In [5]: id(l1)
Out[5]: 1916633584008
In [6]: id(l2)
Out[6]: 1916633584008
In [7]: l1[0] = 11
In [8]: id(l1)
Out[8]: 1916633584008
In [9]: id(l2)
Out[9]: 1916633584008
主旨詳解：淺複製、深複製
經過前2部分的解讀，大家對物件的取用賦值應該有了一個清晰的認識了。那麼Python中如何解決原始資料在函式傳遞之後不受影響？這個問題Python已經幫我們解決了，使用物件的複製或者深複製就可以愉快解決了。
下麵具體來看看Python中的淺複製與深複製是如何實現的。
淺複製
為瞭解決函式傳遞後被修改的問題，就需要複製一份副本，將副本傳遞給函式使用，就算是副本被修改，也不會影響原始資料 。
不可變物件的複製
不可變物件只在修改的時候才會在記憶體中開闢新的空間，而複製實際上是讓多個物件同時指向一個取用，和物件的賦值沒區別。
同樣的，透過一個實體來感受一下：不難看出，a與b指向相同的取用，不可變物件的複製就是物件賦值。
In [11]: import copy
In [12]: a = 10
In [13]: b = copy.copy(a)
In [14]: id(a)
Out[14]: 1730306496
In [15]: id(b)
Out[15]: 1730306496
可變物件的複製
對於不可變物件的複製，物件的取用並沒有發生變化，那麼可變物件的複製會不會和不可變物件一樣了？我們接著往下看。
透過下麵的實體能看出：可變物件的複製會在記憶體中開闢一個新的空間來儲存複製的資料。當再改變之前的物件時，對複製之後的物件沒有任何影響。
In [24]: import copy
In [25]: l1 = [1, 2, 3]
In [26]: l2 = copy.copy(l1)
In [27]: id(l1)
Out[27]: 1916631742088
In [28]: id(l2)
Out[28]: 1916636282952
In [29]: l1[0] = 11
In [30]: id(l1)
Out[30]: 1916631742088
In [31]: id(l2)
Out[31]: 1916636282952
原理圖如下：
現在再回到剛才那個問題，是不是淺複製就可以解決原始資料在函式傳遞之後不變的問題了？下麵看一個稍微複雜一點的資料結構。
透過下麵這個實體可以發現：複雜物件在複製時，並沒有解決資料在傳遞之後，資料改變的問題。出現這種原因，是copy() 函式在複製物件時只是將指定物件中的所有取用複製了一份，如果這些取用當中包含了一個可變物件的話，那麼資料還是會被改變。這種複製方式，稱為淺複製。
In [35]: a = [1, 2]
In [36]: l1 = [3, 4, a]
In [37]: l2 = copy.copy(l1)
In [38]: id(l1)
Out[38]: 1916631704520
In [39]: id(l2)
Out[39]: 1916631713736
In [40]: a[0] = 11
In [41]: id(l1)
Out[41]: 1916631704520
In [42]: id(l2)
Out[42]: 1916631713736
In [43]: l1
Out[43]: [3, 4, [11, 2]]
In [44]: l2
Out[44]: [3, 4, [11, 2]]
原理圖如下：
對於上邊這種狀況，Python還提供了另一種複製方式（深複製）來解決。
深複製
區別於淺複製只複製頂層取用，深複製會逐層進行複製，直到複製的所有取用都是不可變取用為止。
接下來我們看看，要是將上邊的複製實體用使用深複製的話，原始資料改變的問題還會不會存在了？
下麵的實體清楚地告訴我們：之前的問題就可以完美解決了。
import copy
l1 = [3, 4, a]
In [47]: l2 = copy.deepcopy(li)
In [48]: id(l1)
Out[48]: 1916632194312
In [49]: id(l2)
Out[49]: 1916634281416
In [50]: a[0] = 11
In [51]: id(l1)
Out[51]: 1916632194312
In [52]: id(l2)
Out[52]: 1916634281416
In [54]: l1
Out[54]: [3, 4, [11, 2]]
In [55]: l2
Out[55]: [[1, 2], 3, 4]
原理圖如下：
查漏補缺
為什麼Python預設的複製方式是淺複製？
-
時間角度：淺複製花費時間更少；
-
空間角度：淺複製花費記憶體更少；
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效率角度：淺複製只複製頂層資料，一般情況下比深複製效率高。
本文知識點總結：
-
不可變物件在賦值時會開闢新空間；
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可變物件在賦值時，修改一個的值，另一個也會發生改變；
-
深、淺複製對不可變物件複製時，不開闢新空間，相當於賦值操作；
-
淺複製在複製時，只複製第一層中的取用，如果元素是可變物件，並且被修改，那麼複製的物件也會發生變化；
-
深複製在複製時會逐層進行複製，直到所有的取用都是不可變物件為止；
-
Python中有多種方式實現淺複製，copy模組的copy函式、物件的copy函式、工廠方法、切片等；
-
大多數情況下，編寫程式時都是使用淺複製，除非有特定的需求；
-
淺複製的優點：複製速度快，佔用空間少，複製效率高。
作者：PayneLi，就職於深圳一家科技公司AI部門，負責Python後臺開發、爬蟲和資料挖掘相關工作。運營個人公眾號 Python全家桶 ，歡迎關註，一起學習交流。
宣告：本文為作者投稿，版權歸其個人所有。
