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模块包括两个功能,copy()
和 deepcopy()
,用于复制现有对象。
浅拷贝
copy()
创建的浅表副本是一个新容器,是对原始对象内容的引用。
import copy
import functools
@functools.total_ordering
class MyClass:
def __init__(self, name):
self.name = name
def __eq__(self, other):
return self.name == other.name
def __gt__(self, other):
return self.name > other.name
a = MyClass('a')
my_list = [a]
dup = copy.copy(my_list)
print(' my_list:', my_list)
print(' dup:', dup)
print(' dup is my_list:', (dup is my_list))
print(' dup == my_list:', (dup == my_list))
print('dup[0] is my_list[0]:', (dup[0] is my_list[0]))
print('dup[0] == my_list[0]:', (dup[0] == my_list[0]))
# output
# my_list: [<__main__.MyClass object at 0x101f9c160>]
# dup: [<__main__.MyClass object at 0x101f9c160>]
# dup is my_list: False
# dup == my_list: True
# dup[0] is my_list[0]: True
# dup[0] == my_list[0]: True
对于浅拷贝,MyClass
实例并不复制,因此dup
和 my_list
引用的是同一个对象。
深拷贝
将调用替换为 deepcopy()
会使输出明显不同。
import copy
import functools
@functools.total_ordering
class MyClass:
def __init__(self, name):
self.name = name
def __eq__(self, other):
return self.name == other.name
def __gt__(self, other):
return self.name > other.name
a = MyClass('a')
my_list = [a]
dup = copy.deepcopy(my_list)
print(' my_list:', my_list)
print(' dup:', dup)
print(' dup is my_list:', (dup is my_list))
print(' dup == my_list:', (dup == my_list))
print('dup[0] is my_list[0]:', (dup[0] is my_list[0]))
print('dup[0] == my_list[0]:', (dup[0] == my_list[0]))
# output
# my_list: [<__main__.MyClass object at 0x101e9c160>]
# dup: [<__main__.MyClass object at 0x1044e1f98>]
# dup is my_list: False
# dup == my_list: True
# dup[0] is my_list[0]: False
# dup[0] == my_list[0]: True
列表的第一个元素不再是相同的对象引用,但是当比较两个对象时,它们仍然是相等的。
自定义复制行为
可以使用 __copy__()
和__deepcopy__()
方法来自定义复制行为。
__copy__()
不需要参数,返回该对象的浅拷贝副本。__deepcopy__()
使用 memo 字典调用,并返回该对象的深拷贝对象。任何需要深度复制的成员属性,都应与 memo 字典一起传递给copy.deepcopy()
。
以下示例说明了如何调用方法。
import copy
import functools
@functools.total_ordering
class MyClass:
def __init__(self, name):
self.name = name
def __eq__(self, other):
return self.name == other.name
def __gt__(self, other):
return self.name > other.name
def __copy__(self):
print('__copy__()')
return MyClass(self.name)
def __deepcopy__(self, memo):
print('__deepcopy__({})'.format(memo))
return MyClass(copy.deepcopy(self.name, memo))
a = MyClass('a')
sc = copy.copy(a)
dc = copy.deepcopy(a)
# output
# __copy__()
# __deepcopy__({})
memo 字典用于跟踪已经复制的值,以避免无限递归。
深度复制中的递归
为避免重复递归数据结构的问题,deepcopy()
使用字典来跟踪已复制的对象。这个字典被传递给__deepcopy__()
方法,因此可以在这里检查重复递归问题。
下一个示例显示了互连数据结构(如有向图)如何通过实现__deepcopy__()
方法来防止递归。
import copy
class Graph:
def __init__(self, name, connections):
self.name = name
self.connections = connections
def add_connection(self, other):
self.connections.append(other)
def __repr__(self):
return 'Graph(name={}, id={})'.format(
self.name, id(self))
def __deepcopy__(self, memo):
print('\nCalling __deepcopy__ for {!r}'.format(self))
if self in memo:
existing = memo.get(self)
print(' Already copied to {!r}'.format(existing))
return existing
print(' Memo dictionary:')
if memo:
for k, v in memo.items():
print(' {}: {}'.format(k, v))
else:
print(' (empty)')
dup = Graph(copy.deepcopy(self.name, memo), [])
print(' Copying to new object {}'.format(dup))
memo[self] = dup
for c in self.connections:
dup.add_connection(copy.deepcopy(c, memo))
return dup
root = Graph('root', [])
a = Graph('a', [root])
b = Graph('b', [a, root])
root.add_connection(a)
root.add_connection(b)
dup = copy.deepcopy(root)
# output
# Calling __deepcopy__ for Graph(name=root, id=4326183824)
# Memo dictionary:
# (empty)
# Copying to new object Graph(name=root, id=4367233208)
#
# Calling __deepcopy__ for Graph(name=a, id=4326186344)
# Memo dictionary:
# Graph(name=root, id=4326183824): Graph(name=root, id=4367233208)
# Copying to new object Graph(name=a, id=4367234720)
#
# Calling __deepcopy__ for Graph(name=root, id=4326183824)
# Already copied to Graph(name=root, id=4367233208)
#
# Calling __deepcopy__ for Graph(name=b, id=4326183880)
# Memo dictionary:
# Graph(name=root, id=4326183824): Graph(name=root, id=4367233208)
# Graph(name=a, id=4326186344): Graph(name=a, id=4367234720)
# 4326183824: Graph(name=root, id=4367233208)
# 4367217936: [Graph(name=root, id=4326183824), Graph(name=a, id=4326186344)]
# 4326186344: Graph(name=a, id=4367234720)
# Copying to new object Graph(name=b, id=4367235000)
Graph
类包括几个基本的有向图的方法。可以使用名称和与其连接的现有节点列表初始化实例。add_connection()
方法用于设置双向连接。它也被深拷贝操作符使用。
__deepcopy__()
方法打印消息以显示其调用方式,并根据需要管理备忘录字典内容。它不是复制整个连接列表,而是创建一个新列表,并将各个连接的副本添加进去。这确保了备忘录字典在每个新节点被复制时更新,并且它避免了递归问题或节点的额外副本。和以前一样,该方法在完成后返回复制的对象。
具有循环的对象图的深层复制
图中显示的图形包括几个周期,但使用备注字典处理递归可防止遍历导致堆栈溢出错误。
第二次根遇到一个节点,而这个节点被复制,__deepcopy__()
检测该递归和重用来自备忘录字典现有值而不是创建新的对象。
相关文档:
https://pymotw.com/3/copy/index.html
来源:CSDN
作者:yongxinz
链接:https://blog.csdn.net/zyx6a/article/details/104064182