Python - 浅拷贝与深拷贝

浅拷贝：构造方法或切片 [:] 做的是浅拷贝（即拷贝了最外层容器，副本中的元素是原容器中元素的引用）

在 Python 中，通过一个对象向另外一个对象赋值，实际仅仅是赋值了对象的引用，而非创建一个对象并赋值。那如何真正拷贝对象呢？我们看一下两种不同的拷贝方式。

先从一个示例看起：

>>> Anndy = ['Anndy', ['age', 24]]
>>> Tom = Anndy[:]
>>> Cindy = list(Anndy)
>>>
>>> print id(Anndy), id(Tom), id(Cindy)
56466248 56466440 55883208
>>>
>>> print [id(x) for x in Anndy]
[56517256L, 56414152L]
>>> print [id(x) for x in Tom]
[56517256L, 56414152L]
>>> print [id(x) for x in Cindy]
[56517256L, 56414152L]
>>>
>>> print Anndy, Tom, Cindy
['Anndy', ['age', 24]] ['Anndy', ['age', 24]] ['Anndy', ['age', 24]]

由此可见，是创建了三个不同的对象。但是事实真的是这样吗？让我们修改一下名字和年龄看看。
3个对象的id56466248 56466440 55883208是不一样的，
但是每个对象中名字和年龄的id是相同的，都是[56517256L, 56414152L]

修改名字：

>>> Tom[0]="Tom"
>>> Cindy[0]="Cindy"
>>> print Anndy, Tom , Cindy
['Anndy', ['age', 24]] ['Tom', ['age', 24]] ['Cindy', ['age', 24]]

修改Tom的名字没有任何问题。
修改年龄：
修改Tom的年龄为12岁

>>> Tom[1][1] = 12
>>> print Anndy, Tom , Cindy
['Anndy', ['age', 12]] ['Tom', ['age', 12]] ['Cindy', ['age', 12]]

所有人的年龄都被修改了。这真是恐怖啊，并不是我们想要的结果。为啥会是这样呢？打印一下列表中各个对象的ID看一下：

>>> [id(x) for x in Anndy]
[55599912L, 55496648L]
>>> [id(x) for x in Tom]
[55581392L, 55496648L]
>>> [id(x) for x in Cindy]
[55581952L, 55496648L]

可见，第二个列表的元素是相同的。这是为什么呢？

原因就是`浅拷贝`。

构造方法或切片 [:] 做的是浅拷贝（即拷贝了最外层容器，副本中的元素是原容器中元素的引用）。如果所有元素都是不可变的（比如名字字符串，修改的时候会重新创建对象，仅仅包括原子对象的元组也属于这种情况），那么这样没有问题，还能节省内存。但是，如果有可变的元素，可能就会导致意想不到的问题，正如刚刚，修改一个人的年龄，所有人的年龄都发生了变化。

那么现在来看一下深拷贝。深拷贝，顾名思义，深层次的拷贝，不仅仅拷贝最外层容器，还会拷贝容器中的元素。这是利用copy中的deepcopy方法来实现的。
实现如下：

`深拷贝`

import copy

Anndy = ['Anndy', ['age', 24]]
Tom = copy.deepcopy(Anndy)
Cindy = copy.deepcopy(Anndy)

打印id，名字的id全是一样的，但年龄的不一样了

>>> print [id(x) for x in Anndy]
[56517256L, 56414152L]
>>> print [id(x) for x in Tom]
[56517256L, 56502600L]
>>> print [id(x) for x in Cindy]
[56517256L, 56502216L]

修改名字

Tom[0] = 'Tom'
Cindy[0] = 'Cindy'

打印id；名字的id改变了，但是修改Tom的名字不会影响其他人的

>>> print [id(x) for x in Anndy]
[56517256L, 56414152L]
>>> print [id(x) for x in Tom]
[56498736L, 56502600L]
>>> print [id(x) for x in Cindy]
[56499296L, 56502216L]
>>> print Anndy, Tom, Cindy
['Anndy', ['age', 24]] ['Tom', ['age', 24]] ['Cindy', ['age', 24]]

修改年龄

Tom[1][1] = 12

打印id和数据；修改Tom的年龄，不会影响其他人的年龄。

>>> print [id(x) for x in Anndy]
[56517256L, 56414152L]
>>> print [id(x) for x in Tom]
[56498736L, 56502600L]
>>> print [id(x) for x in Cindy]
[56499296L, 56502216L]
>>> print Anndy, Tom, Cindy
['Anndy', ['age', 24]] ['Tom', ['age', 12]] ['Cindy', ['age', 24]]

仅仅修改了Tom的年龄，Anndy和Cindy的没有被修改。

仅仅是Tom的年龄被修改了。另外，还是需要注意一下，对于不可变的对象，比如字符串，比如包括原子对象的元组，对其深拷贝不会进行

参考并感谢