Deepcopy list python 3

Копирование объектов в Python

Следует сразу сказать, что оператор присваивания = не создаёт копию объекта. Присваивание создаёт новую переменную, которая дублирует ссылку на исходный объект.

Для примера давайте создадим из старого списка новый список (путем присваивания).

old_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 'a']] new_list = old_list new_list[2][2] = 9 print('Old List:', old_list) print('ID of Old List:', id(old_list)) print('New List:', new_list) print('ID of New List:', id(new_list))

Old List: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] ID of Old List: 140673303268168 New List: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] ID of New List: 140673303268168

Мы видим, что у обеих переменных — old_list и new_list — один id (140673303268168). Если внести изменения в любой из этих список, изменятся оба. Но иногда нам нужно создать копию самого объекта, а не копию ссылки на него.

Для копирования объектов в Python используется модуль copy и следующие методы:

• copy() . Копирует объект и возвращает поверхностную копию передаваемого аргумента.
• deepcopy() . Тоже копирует объект, но возвращает полную копию передаваемого аргумента.

Чем отличаются глубокое и поверхностное копирование?

Поверхностное копирование

Поверхностное копирование создает отдельный новый объект или список, но вместо копирования дочерних элементов в новый объект, оно просто копирует ссылки на их адреса памяти. Следовательно, если вы сделаете изменение в исходном объекте, оно будет отражено в скопированном объекте, и наоборот.

Пример поверхностного копирования:

import copy old_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] new_list = copy.copy(old_list) print("Old list:", old_list) print("New list:", new_list)

Old list: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] New list: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

Старый список и новый список — разные объекты. Чтобы это доказать, давайте изменим старый список:

import copy old_list = [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]] new_list = copy.copy(old_list) old_list.append([4, 4, 4]) print("Old list:", old_list) print("New list:", new_list)

Old list: [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3], [4, 4, 4]] New list: [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]

В этом примере мы создали поверхностную копию old_list. Новый список (new_list) содержит ссылки на исходные вложенные объекты, хранящиеся в старом списке. Когда мы добавили новый вложенный объект в old_list, это не отразилось на new_list, потому что в последнем не было ссылки на этот новый вложенный объект.

Давайте теперь попробуем изменить один из вложенных объектов, ссылки на которые были скопированы в new_list.

import copy old_list = [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]] new_list = copy.copy(old_list) old_list[1][1] = 'AA' print("Old list:", old_list) print("New list:", new_list)

Old list: [[1, 1, 1], [2, 'AA', 2], [3, 3, 3]] New list: [[1, 1, 1], [2, 'AA', 2], [3, 3, 3]]

Изменения затронули оба списка, потому что оба они содержат ссылки на один и тот же вложенный объект.

Глубокое (полное) копирование

Глубокая копия создает новую и отдельную копию всего объекта или списка со своим уникальным адресом памяти. Это означает, что любые изменения, внесенные вами в новую копию объекта или списка, не будут отражаться в исходной. Этот процесс происходит следующим образом: сначала создается новый список или объект, а затем рекурсивно копируются все элементы из исходного в новый.

Короче говоря, оба объекта становятся полностью независимы друг от друга. Это похоже на концепцию передачи по значению в таких языках, как C ++, Java и C #.

import copy old_list = [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]] new_list = copy.deepcopy(old_list) print("Old list:", old_list) print("New list:", new_list)

Old list: [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]] New list: [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]

Вроде все так же, как и при поверхностном копировании. Но поведение объектов будет отличаться. Давайте попробуем внести изменения в один из вложенных объектов старого списка:

import copy old_list = [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]] new_list = copy.deepcopy(old_list) old_list[1][0] = 'BB' print("Old list:", old_list) print("New list:", new_list)

Результат показывает, что изменения отразились только на старом списке:

Old list: [[1, 1, 1], ['BB', 2, 2], [3, 3, 3]] New list: [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]

Так происходит потому, что при глубоком копировании копируются не ссылки на вложенные объекты, а сами объекты.

В посте использовались материалы статьи «Глубокое и поверхностное копирование в Python» и код из статьи «Python Shallow Copy and Deep Copy».

Источник

copy — Shallow and deep copy operations¶

Assignment statements in Python do not copy objects, they create bindings between a target and an object. For collections that are mutable or contain mutable items, a copy is sometimes needed so one can change one copy without changing the other. This module provides generic shallow and deep copy operations (explained below).

Return a shallow copy of x.

Raised for module specific errors.

The difference between shallow and deep copying is only relevant for compound objects (objects that contain other objects, like lists or class instances):

• A shallow copy constructs a new compound object and then (to the extent possible) inserts references into it to the objects found in the original.
• A deep copy constructs a new compound object and then, recursively, inserts copies into it of the objects found in the original.

Two problems often exist with deep copy operations that don’t exist with shallow copy operations:

• Recursive objects (compound objects that, directly or indirectly, contain a reference to themselves) may cause a recursive loop.
• Because deep copy copies everything it may copy too much, such as data which is intended to be shared between copies.

The deepcopy() function avoids these problems by:

• keeping a memo dictionary of objects already copied during the current copying pass; and
• letting user-defined classes override the copying operation or the set of components copied.

This module does not copy types like module, method, stack trace, stack frame, file, socket, window, or any similar types. It does “copy” functions and classes (shallow and deeply), by returning the original object unchanged; this is compatible with the way these are treated by the pickle module.

Shallow copies of dictionaries can be made using dict.copy() , and of lists by assigning a slice of the entire list, for example, copied_list = original_list[:] .

Classes can use the same interfaces to control copying that they use to control pickling. See the description of module pickle for information on these methods. In fact, the copy module uses the registered pickle functions from the copyreg module.

In order for a class to define its own copy implementation, it can define special methods __copy__() and __deepcopy__() . The former is called to implement the shallow copy operation; no additional arguments are passed. The latter is called to implement the deep copy operation; it is passed one argument, the memo dictionary. If the __deepcopy__() implementation needs to make a deep copy of a component, it should call the deepcopy() function with the component as first argument and the memo dictionary as second argument. The memo dictionary should be treated as an opaque object.

Discussion of the special methods used to support object state retrieval and restoration.

Источник

Модуль copy — поверхностное и глубокое копирование объектов

Операция присваивания не копирует объект, он лишь создаёт ссылку на объект. Для изменяемых коллекций, или для коллекций, содержащих изменяемые элементы, часто необходима такая копия, чтобы её можно было изменить, не изменяя оригинал. Данный модуль предоставляет общие (поверхностная и глубокая) операции копирования.

copy.copy(x) — возвращает поверхностную копию x.

copy.deepcopy(x) — возвращает полную копию x.

Исключениеcopy.error — возникает, если объект невозможно скопировать.

Разница между поверхностным и глубоким копированием существенна только для составных объектов, содержащих изменяемые объекты (например, список списков, или словарь, в качестве значений которого — списки или словари):

• Поверхностная копия создает новый составной объект, и затем (по мере возможности) вставляет в него ссылки на объекты, находящиеся в оригинале.
• Глубокая копия создает новый составной объект, и затем рекурсивно вставляет в него копии объектов, находящихся в оригинале.

Для операции глубокого копирования часто возникают две проблемы, которых нет у операции поверхностного копирования:

• Рекурсивные объекты (составные объекты, которые явно или неявно содержат ссылки на себя) могут стать причиной рекурсивного цикла;
• Поскольку глубокая копия копирует всё, она может скопировать слишком много, например, административные структуры данных, которые должны быть разделяемы даже между копиями.

Функция deepcopy решает эти проблемы путем:

• Хранения «memo» словаря объектов, скопированных во время текущего прохода копирования;
• Позволения классам, определенным пользователем, переопределять операцию копирования или набор копируемых компонентов.

Этот модуль не копирует типы вроде модулей, классов, функций, методов, следа в стеке, стековых кадров, файлов, сокетов, окон, и подобных типов.

Поверхностная копия изменяемых объектов также может быть создана методом .copy() у списков (начиная с Python 3.3), присваиванием среза (copied_list = original_list[:]), методом .copy() словарей и множеств. Создавать копию неизменяемых объектов (таких, как, например, строк) необязательно (они же неизменяемые).

Для того, чтобы определить собственную реализацию копирования, класс может определить специальные методы __copy__() и __deepcopy__(). Первый вызывается для реализации операции поверхностного копирования; дополнительных аргументов не передается. Второй вызывается для реализации операции глубокого копирования; ему передается один аргумент, словарь memo. Если реализация __deepcopy__() нуждается в создании глубокой копии компонента, то он должен вызвать функцию deepcopy() с компонентом в качестве первого аргумента и словарем memo в качестве второго аргумента.

Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги