Python赋值、浅拷贝与深拷贝的核心区别解析

一、赋值

赋值操作不会开辟新的内存空间，仅仅是复制了新对象在内存中的引用地址。因此，当其中一个变量指向的数据发生变化时，另一个变量也会随之改变，因为它们指向的是同一个对象。

二、浅拷贝

浅拷贝会创建一个新的对象，但其内容是对原对象内部元素的引用。之所以称为“浅”拷贝，是因为它只处理了第一层结构，即只拷贝了最外层的对象本身。内部元素（如列表中的子列表或字典中的子字典）仅仅拷贝了它们的引用。这意味着，如果内部元素被修改，原对象和浅拷贝后的对象都会受到影响。

在Python中，实现浅拷贝主要有以下三种方式：

A = [1, 2, 3, 4]

• 切片操作

# 第1种
B = A[:]
# 第2种
B = [a for a in A]

• 工厂函数

B = list(A)

• copy模块中的copy函数

B = copy.copy(A)

浅拷贝的行为需要根据被拷贝对象的类型分为两种情况进行讨论：

1）当浅拷贝的值是不可变对象（例如字符串、元组、数值类型）时，其行为与赋值类似。此时，原对象与浅拷贝后的对象内存地址（id()）一致，因为它们指向同一个不可变对象。

2）当浅拷贝的值是可变对象（例如列表、字典、集合等）时，需要进一步分两种情况讨论：

首先，原对象与浅拷贝后的对象，其最外层的内存地址是不同的，说明它们是两个独立的容器对象。

• 当要拷贝的对象内部不包含可变子对象时，修改原对象（或拷贝对象）的外层内容，不会影响另一个对象。
• 当要拷贝的对象内部包含可变子对象时，如果修改该子对象的内容，原对象和浅拷贝后的对象都会反映出这一变化，因为它们共享子对象的引用。

三、深拷贝

深拷贝会递归地创建一个新的对象，这个新对象与原对象在内存中完全独立，没有任何关联。无论原对象如何修改，包括其内部嵌套的可变对象，都不会影响深拷贝出来的新对象。

四、例子

• 不可变对象

import copy
# 不可变对象
# A = (1, 2, 'hello')   # 元组
# A = 1                 # 数值
A = 'hello'             # 字符串

print("********赋值********")
B = A
print(id(A))
print(id(B))
print(A)
print(B)

print("********浅拷贝********")
B = copy.copy(A)
print(id(A))
print(id(B))
print(A)
print(B)

print("********深拷贝********")
B = copy.deepcopy(A)
print(id(A))
print(id(B))
print(A)
print(B)

结果：

********赋值******** 1894005658264 1894005658264 hello hello ********浅拷贝******** 1894005658264 1894005658264 hello hello ********深拷贝******** 1894005658264 1894005658264 hello hello

• 可变对象

import copy
# 可变对象
A = [1, 2, 3]

print("********赋值********")
B = A
print(id(A))
print(id(B))
print(A)
print(B)

print("********浅拷贝********")
B = copy.copy(A)
print(id(A))
print(id(B))
print(A)
print(B)

print("********深拷贝********")
B = copy.deepcopy(A)
print(id(A))
print(id(B))
print(A)
print(B)

结果：

********赋值******** 1602694308360 1602694308360 [1, 2, 3] [1, 2, 3] ********浅拷贝******** 1602694308360 1602694308424 [1, 2, 3] [1, 2, 3] ********深拷贝******** 1602694308360 1602950316296 [1, 2, 3] [1, 2, 3]

• 可变对象修改外层

import copy
# 可变对象
A = [1, 2, 3, [11, 10, 20]]

# 可变对象的外层修改
B1 = A                   # 赋值
B2 = copy.copy(A)        # 浅拷贝
B3 = copy.deepcopy(A)    # 深拷贝
A.append(4)
print("********赋值********")

print(id(A))
print(id(B1))
print(A)
print(B1)

print("********浅拷贝********")
print(id(A))
print(id(B2))
print(A)
print(B2)

print("********深拷贝********")
print(id(A))
print(id(B3))
print(A)
print(B3)

结果：

********赋值******** 2215309238856 2215309238856 [1, 2, 3, [11, 10, 20], 4] [1, 2, 3, [11, 10, 20], 4] ********浅拷贝******** 2215309238856 2215593496776 [1, 2, 3, [11, 10, 20], 4] [1, 2, 3, [11, 10, 20]] ********深拷贝******** 2215309238856 2215593518024 [1, 2, 3, [11, 10, 20], 4] [1, 2, 3, [11, 10, 20]]

• 可变对象修改内层

import copy
# 可变对象
A = [1, 2, 3, [11, 10, 20]]

# 可变对象的内层修改
B1 = A                   # 赋值
B2 = copy.copy(A)        # 浅拷贝
B3 = copy.deepcopy(A)    # 深拷贝
A[3].append(4)
print("********赋值********")

print(id(A))
print(id(B1))
print(A)
print(B1)

print("********浅拷贝********")
print(id(A))
print(id(B2))
print(A)
print(B2)

print("********深拷贝********")
print(id(A))
print(id(B3))
print(A)
print(B3)

结果

********赋值******** 2288591069768 2288591069768 [1, 2, 3, [11, 10, 20, 4]] [1, 2, 3, [11, 10, 20, 4]] ********浅拷贝******** 2288591069768 2288847138760 [1, 2, 3, [11, 10, 20, 4]] [1, 2, 3, [11, 10, 20, 4]] ********深拷贝******** 2288591069768 2288847168264 [1, 2, 3, [11, 10, 20, 4]] [1, 2, 3, [11, 10, 20]]

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