一、python中的變量及引用 1.1 python中的不可變類型：

數字(num)、字符串(str)、元組(tuple)、布爾值(bool<True,False>)
接下來我們講完后你就懂了為什么它們是不可變對象了。
都知道python中一切都是對象，而變量就是這些對象的引用，什么意思呢
綜合表述：
變量是一個系統表的元素，擁有指向對象的連接的空間

對象是被分配的一塊內存，存儲其所代表的值

引用是自動形成的從變量到對象的指針

特別注意: 類型屬于對象，不是變量

>>> c = 17 #1 數字17就是一個對象，實實在在存在計算機內存中 >>> d = c #2 c 和 d 都是對象17的一個引用，c指向17，d也是 >>> id(c) #3 1462698960 >>> id(d) #4 1462698960

在#1 處我們定義了各一個變量c，c指向了17（把17賦值給c），對象17的一個引用c

然后在#2處，又定義了一個變量d ，把c賦值給了d，接著#3、#4查看了c、d的 id 相同，
發現是同一個對象（17），對象17的引用+1

引用：
對象17的引用現在有兩個了
變量：
在內部，變量事實上是到對象內存空間的一個指針

1.2 python中內存回收機制
1.2.1 python本身是一門動態語言
與c/c++ /java不同，不需要事先定義變量開辟內存空間，然后給變量賦值，存儲到變量的內存空間中。使用結束，當然也不需要你去手動調用析構函數釋放內存了。
python會預先申請一部分內存空間，在運行時定義了變量-對象，根據對象確認它的type，將對象放到申請的內存中，python每過一段時間就來檢查一次，當有對象的引用為0時，就回收這塊內存，返還回先申請的內存空間，而不是計算機。這樣避免了內存碎片過多問題。

1.2.2 怎么減少對象的引用

將變量引用指向其他對象

>>> c = 17 >>> d = c >>> id(c) #1 1462698960 >>> id(d) #2 1462698960 >>> c = "yue" #3 >>> id(c) #4 612496081896 >>> d #5 17

可以看到#1、#2處c、d都還是對象17的引用，當#3處把變量c 指向新對象字符串"yue" 時，#4處發現變量c指向的對象id變了，的確不是17了，所以對象17的引用 -1 如下圖
注意：這兒改變了c的引用，可是#5處d卻沒有跟著c變，還是對象17

同理當你再把d指向其他對象時，對象17的引用就減為零，當Python來檢查時，就會回收這塊內存了

2.刪除變量（引用）

>>> del d >>> d Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <modul NameError: name 'd' is not defined

不啰嗦，這樣對象17就徹底被刪除了，上圖時對象17只剩下一個變量引用d。
同理對于函數，定義函數時，函數名就是一個引用，當其他地方調用函數時，引用+1，調用結束 -1 。在函數的命名空間中可以查到這些，詳情看我這篇文章

python的內存回收就到這兒：總結：回收機制為判斷對象 引用是否為0，如果為零就回收內存到自己申請的內存空間，不是計算機硬盤。

1.3 再談不可變類型

通過上面的式子和圖理解我們也知道了，當定義變量為數字、字符串、tuple、布爾值時，這些變量所對應的對象在內存空間的值是不可改變了，你重新賦值，也只是把變量引用指向了另一個對象，id變了，本身那個對象是不可變的。

>>> a = (1, 'one') >>> id(a) 612494666568 #1 >>> a[0] = 2 Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment >>> a[0] 1 >>> a = (2, 'two') >>> id(a) 612494666824 #2#--------------------------------------------- >>> a = 'findxgo' #3 >>> id(a) 612496082848 >>> a.replace('x','--X--') #4 'find--X--go' >>> id(a) #5 612496082848 >>> a = a.replace('x', '-X-') #6 >>> id(a) 612496086704

在#3出定義了字符串a，#4處替換x，得到一新字符串，但是原字符串還是#5id沒變，當#6把替換的字符串賦值給變量a，a的引用指向了替換后新字符串

二、python中的深淺Copy 2.1 共享引用

如圖：指兩個或多個變量指向同一個內存空間

如果刪掉c后, 不會影響d

拷貝概念的引入就是針對:可變對象的共享引用潛在的副作用而提出的。

2.2 可變對象

2.2.1 指python中，存儲在內存可以被修改的對象：列表、字典等
上面說的數字、字符串、元組等不可變類型，在你復制時也就是增加了一個引用，無法去改變內存的值。對對象的其中一個引用變量操作不會影響其他引用。
但是對于列表、字典：

>>> list_1 = [5, 2, 1] >>> L2 = list_1 #1 將list_1賦值給L2 >>> list_1,L2 ([5, 2, 1], [5, 2, 1]) >>> list_1[2] = '01314' #2 修改list_1 索引2處的值 >>> list_1,L2 ([5, 2, '01314'], [5, 2, '01314'])

可以看到#1 上面定義一個列表，賦值給L2后，L2、list_1對應完全一樣的值（列表）事實上，他兩的確對應著一塊內存，你可以自己去查id，是那塊內存（列表）的兩個引用
當你去在list_1，或者L2進行操作時，改變了對應內存的值，所以#2下面兩個值都變了。python中同一塊內存（對象）的不同引用改變對象所以引用都會被影響。
同理字典：通過自己哈希表將key計算后得到的內存地址就是存放value的地方，當你用如上同樣的方式改變哪兒的值，所有引用都會被影響。

2.3 淺copy

上述的情況如果想避免，有兩種方式，原理都一樣：copy一份放到另一個內存，變成同樣（value）的兩個對象，當你修改其中一個時，另一個不會影響。
1、切片復制：完全切片

>>> list_1 = [5, 2, 1] >>> L2 = list_1[:] #1 此處完全切片，復制 >>> list_1,L2 ([5, 2, 1], [5, 2, 1]) >>> id(list_1) #2 查看id 612496051784 >>> id(L2) #3 612496051720

如上：#1處完全切片也可以L2 = list_1[0: -1]是一樣的，#2,#3處可以看見，id不同，就不是同一個對象，只是里面的value相同而已
同理copy模塊的copy方法，這是淺拷貝。

2.4 深copy

深淺拷貝，即可用于序列，也可用于字典

>>> import copy>>> dict_1 = {'copy': '淺拷貝', 'deepcopy': ['deep', '第二層', ' 深拷貝']}>>> D2 = copy.copy(dict_1) #淺拷貝：只拷貝頂級的對象，也說：父級對象>>> D3 = copy.deepcopy(dict_1) #深拷貝：拷貝所有對象，頂級對象及其嵌套對象。或者說：父級對象及其子對象>>> print("源:{0: ^18}\n淺拷貝:{1}\n深拷貝:{2}".format(id(dict_1),id(D2),id(D3))) 源: 37811303432 淺拷貝:37813197256 深拷貝:37813160264

2.改變源頂級對象，深淺拷貝不會變

>>> dict_1['copy'] = 'n_copy' >>> dict_1;D2;D3 {'copy': 'n_copy', 'deepcopy': ['deep', '第二層', ' 深拷貝']} {'copy': '淺拷貝', 'deepcopy': ['deep', '第二層', ' 深拷貝']} {'copy': '淺拷貝', 'deepcopy': ['deep', '第二層', ' 深拷貝']}

3.改變源嵌套對象，淺拷貝變了，深拷貝不變

>>> dict_1['deepcopy'][1] = '嵌套層' >>> dict_1;D2;D3 {'copy': 'n_copy', 'deepcopy': ['deep', '嵌套層', ' 深拷貝']} {'copy': '淺拷貝', 'deepcopy': ['deep', '嵌套層', ' 深拷貝']} {'copy': '淺拷貝', 'deepcopy': ['deep', '第二層', ' 深拷貝']}

這兒的淺拷貝，只拷貝了父級對象，在'deepcopy'對應的哪兒就是只拷貝了內存地址，而深拷貝還要去內存地址拷貝內容回來賦值
原理看到這兒，差不多也懂了，就不羅嗦了！

三、總結

• 深淺拷貝都是對源對象的復制，占用不同的內存空間
• 如果源對象只有一級目錄的話，源做任何改動，不影響深淺拷貝對象
• 如果源對象不止一級目錄的話，源做任何改動，都要影響淺拷貝，但不影響深拷貝
• 序列對象的切片其實是淺拷貝，即只拷貝頂級的對象

一個有意思的練習題

import copy a = [1,2,3,[4,5],6] b=a c=copy.copy(a) d=copy.deepcopy(a) b.append(10) c[3].append(11) d[3].append(12)

a,b,c,d分別為什么？
答案我放評論

轉載于:https://www.cnblogs.com/shiqi17/p/9417663.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 的内存回收，及深浅Copy详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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