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解密Python list 深/浅拷贝原理
发布时间：2025-11-05 03:52:58 来源：云智核 作者：域名
1. python list的解密深/浅拷贝
python 有一种常用数据类型：list，使用list时经常需要考虑一件事件，深浅那就是拷贝：浅拷贝与深拷贝。
至于什么是原理深浅拷贝，先从一个示例代码来分析一下：
import copy # list 测试使用的解密源数据 lists = [[1, 2, 3], 4, 5, 6] def low_copy(): # list 浅拷贝 low_list = copy.copy(lists) return list(low_list) def deep_copy(): # list 深拷贝 deep_list = copy.deepcopy(lists) return list(deep_list) if __name__ == "__main__": print("源 list:", lists) # 分别获取 浅拷贝、深拷贝 list对象 lists_c = low_copy() lists_d = deep_copy() print("浅拷贝 list:",深浅 lists_c) print("深拷贝 list:", lists_c) print("========================") # 对源数据的 第0下数据追加数值7 print("对源list的第0下数据追加数值7，start") lists[0].append(7) print("对源list的拷贝第0下数据追加数值7，end") print("========================") # 源数据的原理 第0下数据追加数值7 之后验证，深浅拷贝数据的解密变化 print("源 list:", lists) print("浅拷贝 list:", lists_c) print("深拷贝 list:", lists_d) # 执行结果 # # 源 list: [[1, 2, 3], 4, 5, 6] # 浅拷贝 list: [[1, 2, 3], 4, 5, 6] # 深拷贝 list: [[1, 2, 3], 4, 5, 6] # ======================== # 对源list的第0下数据追加数值7，start # 对源list的深浅第0下数据追加数值7，end # ======================== # 源 list: [[1,拷贝 2, 3, 7], 4, 5, 6] # 浅拷贝 list: [[1, 2, 3, 7], 4, 5, 6] # 深拷贝 list: [[1, 2, 3], 4, 5, 6]通过示例代码可以看出：在对list进行浅拷贝、深拷贝之后，原理对源数据进行修改，解密则会直接影响浅拷贝的深浅数据，深拷贝的拷贝数据则无影响。
这说明了什么，具体又是怎么实现的呢?
2. pyhton list 的实现
首先，要说明几点：
python 底层源码使用C语言实现 在 python 中一切皆对象(整数、源码下载字符串，甚至类型、函数等都是对象)python的对象，大概分为以下几种：
参考 https://flaggo.github.io/python3-source-code-analysis/objects/object/
Fundamental 对象: 类型对象 Numeric 对象: 数值对象 Sequence 对象: 容纳其他对象的序列集合对象 Mapping 对象: 类似 C++中的 map 的关联对象 Internal 对象: Python 虚拟机在运行时内部使用的对象 3. list 对象
在python的源码实现中，list的结构体如下：
// 源文件：Include/listobject.h // listobject.h typedefstruct { // 对象的公共头部 PyObject_VAR_HEAD // 指向 list 元素的指针向量，list[0] 就是 ob_item[0] // 可以看到 ob_item 是个二级指针 // 也就是说 **ob_item 表示它是指向 PyObject类型指针数组 指针 // *ob_item 表示它是 PyObject类型指针数组 /* Vector of pointers to list elements. list[0] is ob_item[0], etc. */ PyObject **ob_item; /* ob_item contains space for allocated elements. The number * currently in use is ob_size. * Invariants: * 0 <= ob_size <= allocated * len(list) == ob_size * ob_item == NULL implies ob_size == allocated == 0 * list.sort() temporarily sets allocated to -1 to detect mutations. * * Items must normally not be NULL, except during construction when * the list is not yet visible outside the function that builds it. */ // list 容纳元素的总数 Py_ssize_t allocated; } PyListObject;从 list 的结构体可以看出，真正存储对象的是 ob_item 字段，该字段是一个指向 指针数组 的指针，从而得知 PyListObject 结构体是一个多级结构体。
创建list的过程主要分为两个步骤：
创建 PyListObject 结构体 对 ob_item 指向的源码库指针数组进行初始化操作 // 源文件位置：Objects/listobject.c // 创建一个新的 list PyObject * PyList_New(Py_ssize_t size) { // 判断创建 list 时的 size 是否合法 if (size < 0) { PyErr_BadInternalCall(); returnNULL; } struct _Py_list_state *state = get_list_state(); // 最终创建的 list 对象指针 PyListObject *op; #ifdef Py_DEBUG // PyList_New() must not be called after _PyList_Fini() assert(state->numfree != -1); #endif if (state->numfree) { state->numfree--; op = state->free_list[state->numfree]; _Py_NewReference((PyObject *) op); } else { // 创建一个新的 list op = PyObject_GC_New(PyListObject, &PyList_Type); if (op == NULL) { returnNULL; } } if (size <= 0) { op->ob_item = NULL; } else { op->ob_item = (PyObject **) PyMem_Calloc(size, sizeof(PyObject *)); if (op->ob_item == NULL) { Py_DECREF(op); return PyErr_NoMemory(); } } Py_SET_SIZE(op, size); op->allocated = size; _PyObject_GC_TRACK(op); return (PyObject *) op; }4. list 浅拷贝
// 源文件位置：Objects/listobject.c /*[clinic input] list.copy Return a shallow copy of the list. [clinic start generated code]*/ // list 的 浅拷贝 static PyObject * list_copy_impl(PyListObject *self) /*[clinic end generated code: output=ec6b72d6209d418e input=6453ab159e84771f]*/ { return list_slice(self, 0, Py_SIZE(self)); } // ilow、ihigh 的类型 Py_ssize_t 为当前系统一个指针的大小 static PyObject * list_slice(PyListObject *a, Py_ssize_t ilow, Py_ssize_t ihigh) { PyListObject *np; PyObject **src, **dest; Py_ssize_t i, len; len = ihigh - ilow; if (len <= 0) { return PyList_New(0); } // 生成新的 list np = (PyListObject *) list_new_prealloc(len); if (np == NULL) returnNULL; // 从 list 的第一个位置开始 a->ob_item 偏移 ilow，即：移动到 第 ilow 个数值元素的指针位置 src = a->ob_item + ilow; // 新的 list 的 数值列表第一个位置 dest = np->ob_item; // 进行复制，注意：只是复制了 对象的指针 for (i = 0; i < len; i++) { // src[i] 存储着 指向具体的对象的指针 PyObject *v = src[i]; // v 的引用计数 +1 Py_INCREF(v); // 复制到新的list中 // 此时 新老list底层数据对象指向相同 dest[i] = v; } // 设置新list的size // ob->ob_size = size Py_SET_SIZE(np, len); return (PyObject *) np; }进行浅拷贝之后，从内存布局发生的变化，可以看出：新、老list共享底层数据对象，这也是导致一个list进行修改之后，影响其他list的原因。
5. list 深拷贝
进行深拷贝之后，亿华云计算从内存布局发生的变化，可以看出：新、老list分别使用不同的底层数据对象，这就不会导致一个list进行修改之后，影响其他list。
总结
通过分析python底层源码了解到list的底层结构以及深、浅拷贝原理，开发过程中使用深拷贝还是浅拷贝，则需要根据实际情况来处理。
浅拷贝在拷贝时，只拷贝第一层中的引用，如果元素是可变对象，并且被修改，那么拷贝的对象也会发生变化。 深拷贝在拷贝时，会逐层进行拷贝，直到所有的引用都是不可变对象为止。 Python 有多种方式实现浅拷贝，copy 模块的 copy 函数 ，对象的 copy 函数 ，工厂方法，切片等。 大多数情况下，编写程序时，都是使用浅拷贝，除非有特定的需求。 浅拷贝的优点：拷贝速度快，占用空间少，拷贝效率高。- 用罗技G402玩英雄联盟——打造极致游戏体验（解密G402在英雄联盟中的优势与应用技巧）
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