文章目录
- 一、对象的唯一id
- 二、赋值
- 三、可变对象和不可变对象
- 四、函数的参数传递
- 五、深拷贝和浅拷贝
- 六、举个栗子
- 6.1 不可变对象的拷贝
- 6.2 可变对象的拷贝
- 6.3 可变对象改变外层元素
- 6.4 可变对象改变内层元素
- 七、总结
一、对象的唯一id
python中的所有对象都有自己的唯一id，id在创建对象时就已经分配给对象，id是对象的内存地址，并且在每次运行程序时都不相同（除了某些具有恒定唯一id的对象，比如-5~256之间的整数）。
id()：返回对象的唯一id，适用于python中的任何对象，如变量、字符串、列表、字典、元胞等。
a = 5
b = 'hello'
c = (1, 2, 3)
print('>>> id(a):', id(a))
print('>>> id(b):', id(b))
print('>>> id(c):', id(c))
运行三次的结果：
从上图可以看出，整数5的id一直不变，但另外两个变量id的每次重新运行程序的结果都不一样。
二、赋值
python中的赋值语句总是建立对象的引用值，而不是简单的复制对象。因此python变量更像是指针，而不是数据存储区域。如下例子：
import numpy as np
a = [1, 2, 3, 4, 5]
def fun(data_in):
print(data_in, ' >>>id=', id(data_in))
b = data_in
print(b, ' >>>id=', id(b))
b[0] = 99
print(b, ' >>>id=', id(b))
print(data_in, ' >>>id=', id(data_in))
return b
print(a, ' >>>id=', id(a))
b = fun(a)
print(a, ' >>>id=', id(a))
print(b, ' >>>id=', id(b))
运行结果：
【解释】：在fun()函数中直接用等号赋值语句对b进行操作，本质上是将data_in的地址赋给b，因此主函数中的变量a和fun()函数中的变量b同时指向了同一个地址，因此在fun()函数中对变量b的所有操作都影响到了主函数中的变量a！
三、可变对象和不可变对象
-
可变对象包括：列表（list）、集合（set）、字典（dict）；
-
不可变对象：整数（int）、浮点型（float）、字符串（str）、布尔型（bool）、元胞（tuple）。
判断一个对象是否是可变对象，关键是看操作对象前后的内存地址是否发生变化！如果对某个变量进行了操作，但操作前后的内存地址不变，说明这个变量是可变对象；否则这个变量是不可变对象。
可变与不可变的关键是对象内容能否被修改，而不是对象的指向能否被修改！如下例子：
a = 1
print(a, '>>>id=', id(a))
a = 2
print(a, '>>>id=', id(a))
运行结果：
【解释】：a首先被赋值一个整数，然后再被赋值为另一个整数，到这里很多人会说了“int是可变对象”，那可就大错特错了！注意看可以发现两次输出的a变量的内存地址是不同的，说明第一次给a赋值为一个整数1，a指向了第一个内存地址address1，第二次再给a赋值为另一个整数2，a指向了第二个内存地址address2，但“address1和address2中存放的内容分别是1和2”这个事实是不变的，所以先后两次赋值并不是改变了对象的内容，只是第二次赋值时创建了一个新对象，a指向了这个新对象而已。也就是说，变量a改变的只是指向，而不是内容，所以a是不可变对象。
四、函数的参数传递
-
值传递：指在调用函数时将实际参数复制一份传递到函数中，在函数中对参数进行修改不会到影响实际参数；
-
引用传递：只在调用函数时将实际参数的地址传递到函数中，在函数中对参数进行的修改将影响到实际参数。
python既支持值传递，也支持引用传递。解释器会查看对象引用（即对象的内存地址）指向的变量的类型，如果变量是不可变对象，那么函数参数作为值传递；如果变量是可变对象，那么函数参数作为引用传递。对于值传递的传参方式，函数结束之后主函数中该变量值不发生变化；对于引用传递的传参方式，函数之后主函数中该变量值会发生变化。如下例子：
def fun(p1, p2):
p1 = 1
p2.append(2)
return
a, b = 0, [1]
print(a, b)
fun(a, b)
print(a, b)
运行结果：
【解释】：fun()函数的参数p1的传入为a（是整数），是不可变对象，所以p1是值传递，函数fun()运行结束后主函数中的a不发生变化；参数p2的传入为b（是列表），是可变对象，所以p2是引用传递，p2指向变量b指向的内存地址，所以当p2发生变化时同时会改变变量b的取值，函数fun()运行结束后b发生改变。
不要使用可变对象作为函数默认参数！！！比如，下面例子：
def fun(a, b=[]):
b.append(a)
return b
print(fun(0))
print(fun(0))
print(fun(0))
运行结果：
【解释】：因为函数fun()的第二个参数是可变对象，所以并不是每次调用fun()函数时参数b的传入都是空列表。
为了避免此类问题，可以使用如下代码代替：
def fun(a, b=None):
if b is None:
b = []
b.append(a)
return b
print(fun(0))
print(fun(0))
print(fun(0))
五、深拷贝和浅拷贝
.copy()是浅拷贝，.deepcopy()是深拷贝。
相同点：两个操作都会创建一个新的对象，新对象的id都和原始对象的id不同；
本质区别：拷贝出来的对象的id不同，即内存地址不同。
import copy
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = a # 直接用等号进行复制，相当于引用
c = a.copy()
d = copy.copy(a)
e = copy.deepcopy(a)
print(a, '>>>id=', id(a))
print(b, '>>>id=', id(b))
print(c, '>>>id=', id(c))
print(d, '>>>id=', id(d))
print(e, '>>>id=', id(e))
print()
print(a[1], '>>>id=', id(a[1]))
print(b[1], '>>>id=', id(b[1]))
print(c[1], '>>>id=', id(c[1]))
print(d[1], '>>>id=', id(d[1]))
print(e[1], '>>>id=', id(e[1]))
运行结果：
import copy
a = [1, {}, 3, 4, 5]
b = a # 直接用等号进行复制，相当于引用
c = a.copy()
d = copy.copy(a)
e = copy.deepcopy(a)
print(a, '>>>id=', id(a))
print(b, '>>>id=', id(b))
print(c, '>>>id=', id(c))
print(d, '>>>id=', id(d))
print(e, '>>>id=', id(e))
print()
print(a[1], '>>>id=', id(a[1]))
print(b[1], '>>>id=', id(b[1]))
print(c[1], '>>>id=', id(c[1]))
print(d[1], '>>>id=', id(d[1]))
print(e[1], '>>>id=', id(e[1]))
运行结果：
【解释】：
-
b是由a直接赋值得来的，所以是引用，b的所有属性都和a完全一致，所以a和b的id一致，且a[1]和b[1]的id一致；
-
c和d是由a浅拷贝得来，所以c, d和a的id不同，但c, d的子对象和a的子对象的id相同；
-
e是由a深拷贝得来，所以e和a已经完全没有关系，对象e和对象a的id不同且两个对象的每个可变子对象的id也不同；
-
当a[1]=2时，a[1]是不可变对象，所以不管是深拷贝还是浅拷贝，拷贝得来的对象的第一个元素的id都和a[1]相同；
-
当a[1]={}时，a[1]是可变对象，所以深拷贝对象e的子对象e[1]的id和a[1]的id不同。
六、举个栗子
6.1 不可变对象的拷贝
import copy
a = (1, 2, 3)
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
print(a, '>>>id(a)=', id(a))
print()
print('-------赋值/引用-------')
print(b, '>>>id(a)=', id(b))
print()
print('-------浅拷贝-------')
print(c, '>>>id(a)=', id(c))
print()
print('-------深拷贝-------')
print(d, '>>>id(a)=', id(d))
运行结果：
由于a是不可变对象，那么赋值、深浅拷贝之后的内存地址都和原对象相同，即使是被重新赋值，也只是新开辟了一块内存并让a对象指向了新赋值元素，并不改变原有地址内的内容。
6.2 可变对象的拷贝
import copy
a = [1, 2, 3]
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
print(a, '>>>id(a)=', id(a))
print()
print('-------赋值/引用-------')
print(b, '>>>id(b)=', id(b))
print()
print('-------浅拷贝-------')
print(c, '>>>id(c)=', id(c))
print()
print('-------深拷贝-------')
print(d, '>>>id(d)=', id(d))
运行结果：
Python任何时候的赋值都相当于引用，所以b和a的id相同；由于a是可变对象，所以深浅拷贝得到的新对象c和d的id和a不同。
6.3 可变对象改变外层元素
import copy
a = [1, 2, [3, 4]]
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
a.append(5)
print(a, '>>>id(a)=', id(a))
print()
print('-------赋值/引用-------')
print(b, '>>>id(b)=', id(b))
print()
print('-------浅拷贝-------')
print(c, '>>>id(c)=', id(c))
print()
print('-------深拷贝-------')
print(d, '>>>id(d)=', id(d))
运行结果：
Python任何时候的赋值都相当于引用，所以b和a的元素和id完全相同；由于a是可变对象，因此深浅拷贝之后id都发生变化；由于改变的是a外层元素，而深浅拷贝都拷贝了外层对象，所以改变a的外层元素不影响c和d的id。
6.4 可变对象改变内层元素
import copy
a = [1, 2, [3, 4]]
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
a[2].append(5)
print(a, '>>>id(a)=', id(a))
print()
print('-------赋值/引用-------')
print(b, '>>>id(b)=', id(b))
print()
print('-------浅拷贝-------')
print(c, '>>>id(c)=', id(c))
print()
print('-------深拷贝-------')
print(d, '>>>id(d)=', id(d))
运行结果：
Python任何时候的赋值都相当于引用，所以b和a的元素和id完全相同；由于a是可变对象，所以c和d的id和a不相同；由于浅拷贝只拷贝外部对象，对于内部对象只拷贝了元素引用，所以当a的内部对象a[2]发生改变时，c[2]的元素也会对应发生改变。
七、总结
- Python中的赋值即引用，进行赋值时不会开辟新的内存空间，也不会产生一个新的变量单独存在，只是在原有数据块上打上了一个新标签。当数据块的任意一个标签发生变化时，本质是这个数据块发生变化，那么指向这个数据块的任意标签都会发生变化。
- 浅拷贝常见的形式：切片a=a[:]、工厂函数a=list(a)、copy函数a=a.copy()或a=copy.copy(a)。浅拷贝只拷贝了最外层的对象，子对象只是被拷贝了元素的引用（即对象内的元素没有被拷贝）；
- 深拷贝只有一种实现形式：a=copy.deepcopy(a)。深拷贝既拷贝了对象，也拷贝了多层的嵌套子元素，深拷贝得到的对象是一个完全全新的对象，和原对象不再有任何关联。
（本文完整的pdf请关注“张张学算法”，并回复“015”获取~）
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