解密python list深/浅拷贝原理
解密python list深/浅拷贝原理
ivansli1. python list的深/浅拷贝
python 有一种常用数据类型:list,使用list时经常需要考虑一件事件,那就是:浅拷贝与深拷贝。
至于什么是深浅拷贝,先从一个示例代码来分析一下:
1 | import copy |
通过示例代码可以看出:在对list进行浅拷贝、深拷贝之后,对源数据进行修改,则会直接影响浅拷贝的数据,深拷贝的数据则无影响。
这说明了什么,具体又是怎么实现的呢?
2. pyhton list 的实现
首先,要说明几点:
- python 底层源码使用C语言实现
- 在 python 中一切皆对象(整数、字符串,甚至类型、函数等都是对象)
python的对象,大概分为以下几种:
- Fundamental 对象: 类型对象 - Numeric 对象: 数值对象 - Sequence 对象: 容纳其他对象的序列集合对象 - Mapping 对象: 类似 C++中的 map 的关联对象 - Internal 对象: Python 虚拟机在运行时内部使用的对象参考 https://flaggo.github.io/python3-source-code-analysis/objects/object/
3. list 对象
在python的源码实现中,list的结构体如下:
1 | // 源文件:Include/listobject.h |
从 list 的结构体可以看出,真正存储对象的是 ob_item 字段,该字段是一个指向 指针数组
的指针,从而得知 PyListObject 结构体是一个多级结构体。
创建list的过程主要分为两个步骤:
- 创建 PyListObject 结构体
- 对 ob_item 指向的指针数组进行初始化操作
1 | // 源文件位置:Objects/listobject.c |
4. list 浅拷贝
1 | // 源文件位置:Objects/listobject.c |
进行浅拷贝之后,从内存布局发生的变化,可以看出:新、老list共享底层数据对象,这也是导致一个list进行修改之后,影响其他list的原因。
5. list 深拷贝
进行深拷贝之后,从内存布局发生的变化,可以看出:新、老list分别使用不同的底层数据对象,这就不会导致一个list进行修改之后,影响其他list。
总结
通过分析python底层源码了解到list的底层结构以及深、浅拷贝原理,开发过程中使用深拷贝还是浅拷贝,则需要根据实际情况来处理。
- 浅拷贝在拷贝时,只拷贝第一层中的引用,如果元素是可变对象,并且被修改,那么拷贝的对象也会发生变化。
- 深拷贝在拷贝时,会逐层进行拷贝,直到所有的引用都是不可变对象为止。
- Python 有多种方式实现浅拷贝,copy 模块的 copy 函数 ,对象的 copy 函数 ,工厂方法,切片等。
- 大多数情况下,编写程序时,都是使用浅拷贝,除非有特定的需求。
- 浅拷贝的优点:拷贝速度快,占用空间少,拷贝效率高。
扩展阅读
[1] https://blog.csdn.net/mall_lucy/article/details/104531218 图解深浅拷贝
[2] https://flaggo.github.io/python3-source-code-analysis/objects/list-object/ python list 对象