Python中的引用和拷贝浅析

一、引用和拷贝（references and copies）

当程序中使用=赋值操作符时，例如a=b，

对于不可变的对象，a作为b的一个拷贝被创建，a和b将指向不同的内存地址，a和b相互独立。

复制代码代码如下:

def TestCopy():
    a = 10
    b = a
    a =20
    print (b) #b still is 10

但是对于可变的对象，a作为b的一个引用被创建，a和b的元素公用相同的内存地址，a和b的元素共享。

复制代码代码如下:

def TestRef():
    a=[1,2,3,4]
    b=a   #b is a reference to a
    print (b is a) # True
    b[2] = -100 #change an element in b
    print (a) # a also changed to [1,2,-100,4]

二、深拷贝和浅拷贝（shallow copy and deep copy）

为了避免可变对象指向同一个对象，必须创建一个新的拷贝，而不是引用。
在python中可以对容器对象（例如lists和dictionaries）使用两种拷贝：浅拷贝和深拷贝。
 
浅拷贝创建一个新的对象，但是使用原来对象的元素的引用（如果是不变类型，相当于是拷贝）来填充新对象。可以使用copy.copy()来实现浅拷贝。

复制代码代码如下:

def TestShallowCopy():
    a = [ 1, 2, [3,4] ]
    b = list(a) # create a shallow copy of a
    print (b is a) #False
    b.append(100) #append element to b
    print (b)
    print (a) # a is unchanged
    b[2][0] = -100 # modify an element inside b
    print (b)
    print (a)  # a is changed

在这个例子中，a和b共享相同的可变元素。所以修改其中一个list对象中的元素，另一个list对象也会被修改。

深拷贝创建一个新的对象，同时递归地拷贝对象所包含的所有的元素。可以使用copy.deepcopy()来实现深拷贝。

复制代码代码如下:

def TestDeepCopy():
  import copy
  a = [1, 2, [3, 4]]
  b = copy.deepcopy(a)
  b[2][0] = -100
  print (b)  # b is changed
  print (a)  # a is unchanged

在这个例子中，a和b是对立的list对象，且他们的元素也相互独立。

三、引用计数和垃圾回收

python中的所有的对象都是引用计数的，一个对象赋值或加入容器时，它的引用计数就会自增，当使用del时或变量赋值为其他值时，引用计数就会自减，当引用计数为0时，python的垃圾回收器就会回收该变量。

复制代码代码如下:

def TestGarbageCollection():
  import sys
  print(sys.getrefcount(37))
  a = 37 # Creates an object with value 37
  print(sys.getrefcount(37))
  b = a # Increases reference count on 37
  print(sys.getrefcount(37))
  c = []
  c.append(b) # Increases reference count on 37
  print(sys.getrefcount(37))
  del a # Decrease reference count of 37
  print(sys.getrefcount(37))
  b = 42 # Decrease reference count of 37
  print(sys.getrefcount(37))
  c[0] = 2.0 # Decrease reference count of 37
  print(sys.getrefcount(37)) 
  
TestGarbageCollection()

运行结果为：

复制代码代码如下:

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