【Python面試題】說(shuō)說(shuō)Python中的淺拷貝和深拷貝

點(diǎn)評(píng)：這個(gè)題目本身出現(xiàn)的頻率非常高，但是就題論題而言沒(méi)有什么技術(shù)含量。

對(duì)于這種面試題，在回答的時(shí)候一定要讓你的答案能夠超出面試官的預(yù)期，這樣才能獲得更好的印象分。

所以回答這個(gè)題目的要點(diǎn)不僅僅是能夠說(shuō)出淺拷貝和深拷貝的區(qū)別

深拷貝的時(shí)候可能遇到的兩大問(wèn)題，還要說(shuō)出Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)對(duì)淺拷貝和深拷貝的支持，然后可以說(shuō)說(shuō)列表、字典如何實(shí)現(xiàn)拷貝操作以及如何通過(guò)序列化和反序列的方式實(shí)現(xiàn)深拷貝，最后還可以提到設(shè)計(jì)模式中的原型模式以及它在項(xiàng)目中的應(yīng)用。

淺拷貝通常只復(fù)制對(duì)象本身，而深拷貝不僅會(huì)復(fù)制對(duì)象，還會(huì)遞歸的復(fù)制對(duì)象所關(guān)聯(lián)的對(duì)象。

深拷貝可能會(huì)遇到兩個(gè)問(wèn)題：

一是一個(gè)對(duì)象如果直接或間接的引用了自身，會(huì)導(dǎo)致無(wú)休止的遞歸拷貝；

二是深拷貝可能對(duì)原本設(shè)計(jì)為多個(gè)對(duì)象共享的數(shù)據(jù)也進(jìn)行拷貝。

Python通過(guò) copy模塊中的copy和deepcopy函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)淺拷貝和深拷貝操作，其中deepcopy可以通過(guò)memo字典來(lái)保存已經(jīng)拷貝過(guò)的對(duì)象，從而避免剛才所說(shuō)的自引用遞歸問(wèn)題；

此外，可以通過(guò)copyreg模塊的pickle函數(shù)來(lái)定制指定類(lèi)型對(duì)象的拷貝行為。

deepcopy函數(shù)的本質(zhì)其實(shí)就是對(duì)象的一次序列化和一次返回序列化，面試題中還考過(guò)用自定義函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)象的深拷貝操作，顯然我們可以使用pickle模塊的dumps和loads來(lái)做到

代碼如下所示：

 import pickle my_deep_copy = lambda obj: pickle.loads(pickle.dumps(obj)) 列表的切片操作 [:]相當(dāng)于實(shí)現(xiàn)了列表對(duì)象的淺拷貝，而字典的copy方法可以實(shí)現(xiàn)字典對(duì)象的淺拷貝。

對(duì)象拷貝其實(shí)是更為快捷的創(chuàng)建對(duì)象的方式。在Python中，通過(guò)構(gòu)造器創(chuàng)建對(duì)象屬于兩階段構(gòu)造，首先是分配內(nèi)存空間，然后是初始化。在創(chuàng)建對(duì)象時(shí)，我們也可以基于”原型“的對(duì)象來(lái)創(chuàng)建新對(duì)象，通過(guò)對(duì)原型對(duì)象的拷貝（復(fù)制內(nèi)存）就完成了對(duì)象的創(chuàng)建和初始化，這種做法其實(shí)更加高效，這也就是設(shè)計(jì)模式中的原型模式。我們可以通過(guò)元類(lèi)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)原型模式

代碼如下所示：

import copy class PrototypeMeta(type): """實(shí)現(xiàn)原型模式的元類(lèi)""" def __init__(cls, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) 

# 為對(duì)象綁定clone方法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)象拷貝 cls.clone = lambda self, is_deep=True: \ copy.deepcopy(self) if is_deep else copy.copy(self) class Person(metaclass=PrototypeMeta): pass p1 = Person() p2 = p1.clone() 

# 深拷貝 p3 = p1.clone(is_deep=False)

# 淺拷貝