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摘要：之前關(guān)于的作用域賦值參數(shù)傳遞，我們接連談了幾篇文章全菊變量和菊部變量關(guān)于函數(shù)參數(shù)傳遞，人都錯(cuò)了可變對(duì)象與不可變對(duì)象今天我們依然要就相關(guān)話題繼續(xù)下去。這是由于它們是不可變對(duì)象，不存在被修改的可能，所以拷貝和賦值是一樣的。
之前關(guān)于 Python 的作用域、賦值、參數(shù)傳遞，我們接連談了幾篇文章：
全菊變量和菊部變量
關(guān)于函數(shù)參數(shù)傳遞，80%人都錯(cuò)了
可變對(duì)象與不可變對(duì)象
今天我們依然要就相關(guān)話題繼續(xù)下去。
首先是上次最后的思考題：
m = [1, 2, [3]] n = m[:] n[1] = 4 n[2][0] = 5 print(m)
m 的結(jié)果是什么？
正確答案是 [1, 2, [5]] ，這次比上次好點(diǎn)，有 35% 的正確率。
當(dāng)時(shí)我留了個(gè)提示，說和淺拷貝、深拷貝有關(guān)，現(xiàn)在我們就來具體說一說。
假設(shè)有這樣一個(gè) list 變量 m，其中有 4 個(gè)元素（別被嵌套迷惑了）：
m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
為了更直觀的表示，我來畫個(gè)圖：
現(xiàn)在我們想要再來“復(fù)制”一個(gè)同樣的變量。也許第一個(gè)閃過腦中的念頭就是：
n = m
但看了前面的文章后你應(yīng)該知道，這樣的 賦值只相當(dāng)于增加了一個(gè)標(biāo)簽，并沒有新的對(duì)象產(chǎn)生 ：
用 id 驗(yàn)證下就知道， m 和 n 仍然是同一個(gè)東西 。那么他們內(nèi)部的元素自然也是一樣的，對(duì)其中一個(gè)進(jìn)行修改，另一個(gè)也會(huì)跟著變：
m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
print("m:", id(m))
print([id(i) for i in m])
n = m
print("n:", id(n))
print([id(i) for i in n])
print(n is m)
print(n[0] is m[0])
print(n[2] is m[2])
n[0] = -1
print(m)
n[2][1] = -1
print(m)
輸出
m: 4564554888 [4556507504, 4556507536, 4564554760, 4564555016] n: 4564554888 [4556507504, 4556507536, 4564554760, 4564555016] True True True [-1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]] [-1, 2, [3, -1], [5, [6, 7]]]
因此有人將此操作稱為“ 舊瓶裝舊酒 ”，只是多貼了一層標(biāo)簽，這不能達(dá)到我們的目的。要得到一個(gè)對(duì)象的“拷貝”，我們需要用到 copy 方法：
from copy import copy
m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
print("m:", id(m))
print([id(i) for i in m])
n = copy(m)
print("n:", id(n))
print([id(i) for i in n])
print(n is m)
print(n[0] is m[0])
print(n[2] is m[2])
n[0] = -1
print(m)
n[2][1] = -1
print(m)
輸出
m: 4340253832 [4333009264, 4333009296, 4340253704, 4340253960] n: 4340268104 [4333009264, 4333009296, 4340253704, 4340253960] False True True [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]] [1, 2, [3, -1], [5, [6, 7]]]
從結(jié)果中可以看出， n 和 m 已不是同一個(gè)對(duì)象 ，對(duì)于某個(gè)元素的重新賦值不會(huì)影響原對(duì)象。但是，它們 內(nèi)部的元素全都是一樣的 ，所以對(duì)一個(gè)可變類型元素的修改，則仍然會(huì)反應(yīng)在原對(duì)象中。
（其實(shí)這里1、2也是指向同一個(gè)對(duì)象，但作為不可變對(duì)象來說，它們互不影響，直觀上的感受就相當(dāng)于是復(fù)制了一份，故簡(jiǎn)化如圖上所示）
這種復(fù)制方法叫做 淺拷貝 （ shallow copy ），又被人形象地稱作“ 新瓶裝舊酒 ”，雖然產(chǎn)生了新對(duì)象，但里面的內(nèi)容還是來自同一份。
如果要徹底地產(chǎn)生一個(gè)和原對(duì)象完全獨(dú)立的復(fù)制品，得使用 深拷貝 （ deep copy ）：
from copy import deepcopy
m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
print("m:", id(m))
print([id(i) for i in m])
n = deepcopy(m)
print("n:", id(n))
print([id(i) for i in n])
print(n is m)
print(n[0] is m[0])
print(n[2] is m[2])
n[0] = -1
print(m)
n[2][1] = -1
print(m)
輸出
m: 4389131400 [4381886832, 4381886864, 4389131272, 4389131528] n: 4389131208 [4381886832, 4381886864, 4389131656, 4389145736] False True False [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]] [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
此時(shí)， 對(duì)新對(duì)象中元素做任何改動(dòng)都不會(huì)影響原對(duì)象 。新對(duì)象中的子列表，無論有多少層，都是新的對(duì)象，有不同的地址。
按照前面的比喻，深拷貝就是“ 新瓶裝新酒 ”。
你可能會(huì)注意到一個(gè)細(xì)節(jié)：n 中的前兩個(gè)元素的地址仍然和 m 中一樣。這是由于它們是 不可變對(duì)象，不存在被修改的可能，所以拷貝和賦值是一樣的 。
于是，深拷貝也可以理解為，不僅是對(duì)象自身的拷貝，而且對(duì)于對(duì)象中的每一個(gè)子元素，也都進(jìn)行同樣的拷貝操作。這是一種 遞歸 的思想。
不過額外要說提醒一下的是， 深拷貝的實(shí)現(xiàn)過程并不是完全的遞歸 ，否則如果對(duì)象的某級(jí)子元素是它自身的話，這個(gè)過程就死循環(huán)了。實(shí)際上， 如果遇到已經(jīng)處理過的對(duì)象，就會(huì)直接使用其引用，而不再重復(fù)處理 。聽上去有點(diǎn)難懂是不是？想想這個(gè)例子大概就會(huì)理解了：
from copy import deepcopy m = [1, 2] m.append(m) print(m, id(m), id(m[2])) n = deepcopy(m) print(n, id(n), id(n[2]))
輸出
[1, 2, [...]] 4479589576 4479589576 [1, 2, [...]] 4479575048 4479575048
最后，還是給各位留個(gè)思考：
from copy import deepcopy a = [3, 4] m = [1, 2, a, [5, a]] n = deepcopy(m) n[3][1][0] = -1 print(n)
深拷貝后的 n，修改了其中一個(gè)元素值，會(huì)是怎樣的效果？
思考一下輸出會(huì)是什么？
然后自己在電腦上或者我們的在線編輯器 Crossin的編程教室 - 在線Python編輯器 里輸入代碼運(yùn)行下看看結(jié)果，再想想為什么。
歡迎留言給出你的解釋。
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