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Python对象复制竟然有这么多种方式，赶紧学起来！

news 来源：原创 2024/9/29 10:38:29

1、浅拷贝：copy模块的copy()函数 📋

1.1 浅拷贝原理揭秘

1.2 实战演示：列表与字典的浅拷贝

列表浅拷贝示例

字典浅拷贝示例

1.3 注意事项：共享引用与独立对象

2、深拷贝：copy模块的deepcopy()函数 📌

2.1 深拷贝实现机制解析

2.2 深拷贝优势分析

2.3 深度遍历复制实例

列表深度拷贝示例

字典深度拷贝示例

2.4 陷阱规避：彻底分离原对象

3、列表切片法 🍏

3.1 简单快捷的列表复制技巧

示例代码

3.2 切片法与其他方法性能对比

3.3 应用场景与限制条件

应用场景

限制条件

4、对象构造器复刻 🔄

4.1 通过类的构造函数创建新实例

示例代码：基本对象复刻

4.2 应对有自定义__init__方法的对象

示例代码：带克隆方法的复刻

4.3通过类方法克隆对象

实现浅拷贝

实现深拷贝

4.4 自定义复制逻辑

5、序列化与反序列化：pickle模块 🔍

5.1 对象的存储与恢复

序列化（Pickling）

反序列化（Unpickling）

5.2 性能考量与安全提示

性能方面

安全提示

6、不可变类型复制：无需担忧 🙅‍♀️

6.1 字符串、元组的“复制”本质

字符串复制

元组复制

6.2 为何不可变对象“复制”无需担忧

实践意义

6.3 效率与内存占用分析

7、高级话题：numpy数组的复制 📊

7.1 view与copy的区别

View（视图）

Copy（拷贝）

7.2 高性能科学计算中的应用

8、总结与最佳实践 🏆

1、浅拷贝：copy模块的copy()函数 📋

在Python中，对象的复制是一个常见需求，尤其是在处理复杂数据结构时。浅拷贝通过copy模块的copy()函数实现，它创建原始对象的一个新实例，但这个新实例内部的子对象仍然是对原对象子对象的引用。这节将深入探讨浅拷贝的工作原理，并通过实战示例展示其在列表与字典中的应用，同时指出使用过程中需要注意的共享引用问题。

1.1 浅拷贝原理揭秘

浅拷贝的核心在于创建一个新对象，该对象的顶层结构是原始对象的精确副本，但对于嵌套的可变对象（如列表内的列表、字典内的字典等），新旧对象将共享这些嵌套对象的引用。这意味着，修改新对象中的顶层元素不会影响原对象，但直接修改嵌套对象则会影响两个对象。

1.2 实战演示：列表与字典的浅拷贝

列表浅拷贝示例

import copyoriginal_list = [1, 2, [3, 4]]
shallow_copy_list = copy.copy(original_list)print("Original List:", original_list)
print("Shallow Copy List:", shallow_copy_list)original_list[2][0] = 'Modified'
print("\nAfter modifying nested element in original list:")
print("Original List:", original_list)
print("Shallow Copy List:", shallow_copy_list)

输出结果：

Original List: [1, 2, [3, 4]]
Shallow Copy List: [1, 2, [3, 4]]After modifying nested element in original list:
Original List: [1, 2, ['Modified', 4]]
Shallow Copy List: [1, 2, ['Modified', 4]]

从输出可见，修改原列表中的嵌套列表元素后，浅拷贝列表中的对应元素也随之改变，体现了浅拷贝的特性。

字典浅拷贝示例

original_dict = {'a': 1, 'b': {'c': 2}}
shallow_copy_dict = copy.copy(original_dict)print("Original Dict:", original_dict)
print("Shallow Copy Dict:", shallow_copy_dict)original_dict['b']['c'] = 'Altered'
print("\nAfter altering nested value in original dict:")
print("Original Dict:", original_dict)
print("Shallow Copy Dict:", shallow_copy_dict)

输出结果：

Original Dict: {'a': 1, 'b': {'c': 2}}
Shallow Copy Dict: {'a': 1, 'b': {'c': 2}}After altering nested value in original dict:
Original Dict: {'a': 1, 'b': {'c': 'Altered'}}
Shallow Copy Dict: {'a': 1, 'b': {'c': 'Altered'}}

同样地，字典中嵌套字典的修改也影响到了浅拷贝字典的对应内容，再次证明了浅拷贝的浅层次复制特性。

1.3 注意事项：共享引用与独立对象

使用copy.copy()时，重要的是要意识到哪些对象会被共享引用。对于不可变类型（如字符串、数字、元组），由于它们不可更改，所以无论深浅拷贝都不会有问题。然而，对于可变类型的嵌套结构，开发者必须小心，因为浅拷贝可能导致意外的数据同步。

为了避免这种情况，当需要完全复制一个包含多层嵌套结构的对象时，应考虑使用copy.deepcopy()函数进行深拷贝，确保每个层级的对象都是独立的新实例。

2、深拷贝：copy模块的deepcopy()函数 📌

在Python中处理复杂数据结构时，浅拷贝可能不足以满足完全独立复制对象的需求，此时copy模块提供的deepcopy()函数便显得尤为重要。这一章将深入探讨深拷贝的优势、具体实现过程，并阐述如何有效避免因对象引用带来的潜在陷阱。

2.1 深拷贝实现机制解析

copy.deepcopy()函数通过递归地遍历对象的所有层次来实现深拷贝。这一过程包括以下几个步骤：

• 初始化：检查待拷贝对象的类型，确定拷贝策略。
• 递归拷贝：对于简单数据类型，直接复制值；对于复杂类型（如列表、字典），创建新容器，并递归地对每个元素调用deepcopy()。
• 处理循环引用：在递归过程中，通过维护一张“备忘录”字典记录已拷贝过的对象，遇到相同的引用时直接返回已拷贝的对象，避免无限循环。

2.2 深拷贝优势分析

深拷贝通过递归地复制原对象及其所有子对象，确保新旧对象之间完全独立，即使嵌套结构中的元素也不会共享。这种机制提供了几个关键优势：

• 数据隔离：修改深拷贝后的对象不会影响原对象，这对于需要保护原始数据完整性或进行并行处理的场景极为关键。
• 一致性控制：在多线程或并发环境下，深拷贝可以减少竞态条件，确保每个线程处理的是数据的一个独立视图。
• 模型复用与实验：在构建和测试算法模型时，深拷贝允许用户基于同一初始状态快速创建多个可独立修改的实例。

2.3 深度遍历复制实例

列表深度拷贝示例

import copyoriginal_list = [1, 2, [3, 4]]
deep_copy_list = copy.deepcopy(original_list)# 修改顶层元素
deep_copy_list[0] = 'X'
print("修改后 deep_copy_list:", deep_copy_list)
print("原列表 original_list:", original_list)# 修改嵌套列表
deep_copy_list[2][0] = 'Y'
print("再次修改后 deep_copy_list:", deep_copy_list)
print("原列表 original_list不受影响:", original_list)

通过对比输出，我们可以观察到深拷贝后，无论顶层还是嵌套层次的修改都不会影响原对象。

字典深度拷贝示例

original_dict = {'a': 1, 'b': {'c': 2}}
deep_copy_dict = copy.deepcopy(original_dict)# 修改顶层键值
deep_copy_dict['a'] = 'A'
print("修改后 deep_copy_dict:", deep_copy_dict)
print("原字典 original_dict:", original_dict)# 修改嵌套字典
deep_copy_dict['b']['c'] = 'C'
print("再次修改后 deep_copy_dict:", deep_copy_dict)
print("原字典 original_dict不受影响:", original_dict)

同样，字典的深拷贝保证了即使是嵌套结构中的改变也不会波及原字典。