为什么 Python 赋值会在可变对象上显示意外行为？

Python 赋值中的复制行为

简介

Python 是一种流行的编程语言，当通过赋值运算符 (=) 将对象分配给变量。这种行为通常称为复制，通常会导致意外结果。为了阐明这个概念，让我们看一个常见的例子。

问题：复制与复制

考虑以下代码：

dict_a = dict_b = dict_c = {}
dict_c['hello'] = 'goodbye'

print(dict_a)
print(dict_b)
print(dict_c)

人们会期望这段代码创建三个独立的字典，将它们初始化为空，然后仅修改 dict_c。预期的输出应该是：

{}
{}
{'hello': 'goodbye'}

但是，Python 的复制行为会产生不同的结果：

{'hello': 'goodbye'}
{'hello': 'goodbye'}
{'hello': 'goodbye'}

解释：引用赋值

理解这种行为的关键在于Python中变量的性质。在Python中，变量（或名称）仅仅是指向存储在内存中的实际对象的指针。将一个变量分配给另一个变量时，赋值运算符 (=) 将内存地址（或指针）从一个变量复制到另一个变量。在我们的示例中：

dict_a = dict_b = dict_c

这意味着 dict_a、dict_b 和 dict_c 都指向内存中的同一个字典对象。因此，当 dict_c 被修改时，所有三个变量都会看到相同的修改，从而产生复制效果。

解决问题：使用复制方法

防止为了实现复制行为，必须显式创建基础对象的副本。 Python 为此提供了两种方法：

• dict.copy()：创建一个浅拷贝，复制字典的顶层元素。
• copy.deepcopy()：创建一个深层复制，递归复制对象内的所有嵌套对象

示例：

dict_a = dict_b.copy()
dict_c = copy.deepcopy(dict_a)

dict_c['hello'] = 'goodbye'

print(dict_a)  # {'hello': 'goodbye'} (shallow copy, affected)
print(dict_b)  # {} (unaffected)
print(dict_c)  # {'hello': 'goodbye'} (deep copy, unaffected)

通过使用这些复制方法，我们可以创建对象的独立副本并避免复制行为。

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