本文实例讲述了Python深拷贝与浅拷贝用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

1、对象的赋值

对象的赋值实际上是对象之间的引用：当创建一个对象，然后将这个对象赋值给另外一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用。

当对对象做赋值或者是参数传递或者作为返回值的时候，总是传递原始对象的引用，而不是一个副本。如下所示:

在python中将一个变量赋值给另一个变量，传递的是引用．无论是ａ的内层变化还是外层变化，ｂ都会发生同样的变化．因为ｂ和ａ指向了同一个引用．类似于ｃ语言中的同一片内存地址．

#coding=utf-8
a = [1,2,3,['a','b','c']]
b = a
print('*'*50)
print('－－－ b = a －－－')
print('a = %s'%a)
print('b = %s'%b)
a.append(4)
print('－－－ 外层a增加了元素４ －－－')
print('a = %s'%a)
print('b = %s'%b)
print('－－－ 内层增加了元素"d" －－－')
a[3].append('d')
print('a = %s'%a)
print('b = %s'%b)

运行结果:

**************************************************
－－－ b = a －－－
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
b = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
－－－ 外层a增加了元素４ －－－
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'], 4]
b = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'], 4]
－－－ 内层增加了元素'd' －－－
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]
b = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]

2、对象的复制

当你想修改一个对象，而且让原始的对象不受影响的时候，那么就需要使用到对象的复制，对象的复制可以通过三种方法实现：

a、 使用切片操作进行拷贝 - -slice operation

(注:切片技术应用于所有的序列，包括：列表、字符串、元祖 ,但切片不能应用于字典。对字典只能使用D.copy()方法或D.deepcopy()方法.)

b、 使用工厂函数进行拷贝，list / dir / set - -factoryfunction

c、 copy.copy()–use copymodule

在复制的时候，使用的是浅拷贝，复制了对象，但是对象中的元素，依然使用引用。

如下所示：

a = [1,2,3,['a','b','c']]

#coding=utf-8
import copy
#1.切片操作
print('－－－　切片操作　－－－')
b = a[:]
print('a = %s\tid(a) = %s'%(a,id(a)))
print('b = %s\tid(b) = %s'%(b,id(b)))
#2.使用工厂函数
print('－－－　使用工厂函数　－－－')
c = list(a)
print('a = %s\tid(a) = %s'%(a,id(a)))
print('c = %s\tid(c) = %s'%(c,id(c)))
#3.copy.copy()
print('－－－　copy.copy()　－－－')
d = copy.copy(a)
print('a = %s\tid(a) = %s'%(a,id(a)))
print('d = %s\tid(d) = %s'%(d,id(d)))

运行结果:

－－－　切片操作　－－－
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]  id(a) = 140676047022088
b = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]  id(b) = 140676047021320
－－－　使用工厂函数　－－－
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]  id(a) = 140676047022088
c = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]  id(c) = 140676047101640
－－－　copy.copy()　－－－
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]  id(a) = 140436217635720
d = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]  id(d) = 140436217656904

在使用浅拷贝的时候，发现引用的id都是相同的，但是字符串的id却发生了变化，是因为在python中，字符串是不可变的，从而在每次进行修改的时候，都是新建一个对象，从而引用发生了变化.

在不可变类型中，数字和字符串都是不可变类型，从而在每次修改的时候，都是新创建一个对象。

3、模块

核心模块：copy

浅拷贝和深拷贝的操作都可以在copy模块中找到，其实copy模块中只有两个函数可用，copy()进行浅拷贝操作，而deepcopy()进行深拷贝操作.

如下所示:

#coding=utf-8
import copy
a = [1,2,3,['a','b','c']]
#浅拷贝拷贝的是外层即顶级对象，对于内层只拷贝引用
#所以在ａ的外层增加了元素，而ｃ并没有变化．而在ａ的内层增加元素后，ｃ发生了同样的变化．（回顾ｂ＝ａ）
print('*'*50)
print('－－－ c = copy.copy(a)－－－')
c = copy.copy(a)
print('a = %s'%a)
print('c = %s'%c)
a.append(4)
print('－－－外层a增加了元素4－－－')
print('a = %s'%a)
print('c = %s'%c)
print('－－－内层增加了元素"d"－－－')
a[3].append('d')
print('a = %s'%a)
print('c = %s'%c)
#深拷贝会递归的拷贝所有内容，将所有的内容都独自拷贝了一份．
#故而，无论ａ的外层还是内层发生变化，都不会影响到ｄ．
print('*'*50)
print('－－－ d = copy.deepcopy(a) －－－')
d = copy.deepcopy(a)
print('a = %s'%a)
print('d = %s'%d)
a.append(5)
print('－－－外层a增加了元素5－－－')
print('a = %s'%a)
print('d = %s'%d)
print('－－－内层增加了元素"e"－－－')
a[3].append('e')
print('a = %s'%a)
print('d = %s'%d)

运行如下:

**************************************************
－－－ c = copy.copy(a)－－－
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
c = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
－－－外层a增加了元素4－－－
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'], 4]
c = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c']]
－－－内层增加了元素"d"－－－
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]
c = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd']]
**************************************************
－－－ d = copy.deepcopy(a) －－－
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]
d = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]
－－－外层a增加了元素5－－－
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4, 5]
d = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]
－－－内层增加了元素"e"－－－
a = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 4, 5]
d = [1, 2, 3, ['a', 'b', 'c', 'd'], 4]

4、拷贝的警告

第一：非容器类型（比如数字，字符串和其他原子类型的对象，例如代码，类型和xrange对象等）没有拷贝一说，浅拷贝是完全用切片操作来完成的。

第二：如果元组变量只包含原子类型对象，那么深拷贝将不会进行。

#coding=utf-8
import copy
a = (1,2,3)
print('*'*50)
print('－－－ c = copy.copy(a)－－－')
c = copy.copy(a)
print(a,id(a))
print(c,id(c))
print('*'*50)
print('－－－ d = copy.deepcopy(a) －－－')
d = copy.deepcopy(a)
print(a,id(a))
print(d,id(c))

运行如下:

**************************************************
－－－ c = copy.copy(a)－－－
(1, 2, 3) 140394676674992
(1, 2, 3) 140394676674992
**************************************************
－－－ d = copy.deepcopy(a) －－－
(1, 2, 3) 140394676674992
(1, 2, 3) 140394676674992

可见:

对于可变类型来说,深拷贝和浅拷贝是不同的.

而对于不可变类型来说,深拷贝和浅拷贝的结果相同!

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。