コピー-Pythonでの浅いコピー操作と深いコピー操作

Pythonでは、変数はオブジェクトへの単なる参照です。したがって、別の変数に割り当てられると、オブジェクトをコピーするのではなく、同じオブジェクトへの別の参照として機能します。これは、id（）関数を使用して確認できます

>>> L1 = [1,2,3]
>>> L2 = L1
>>> id(L1), id(L2)
(2165544063496, 2165544063496)

上記のコードの結果は、両方のリストオブジェクトのid（）が同じであることを示しています。これは、両方が同じオブジェクトを参照していることを意味します。 L2はL1の浅いコピーであると言われています。どちらも同じオブジェクトを参照しているため、どちらかを変更すると、他のオブジェクトにも反映されます。

>>> L1 = [1,2,3]
>>> L2 = L1
>>> L2[1] = 100
>>> L1,L2
([1, 100, 3], [1, 100, 3])

上記の例では、インデックス番号のアイテム。 L2の1が変更されます。この変化は両方に現れています。

コピー操作でまったく新しいオブジェクトが作成され、ネストされたオブジェクトのコピーも再帰的に追加される場合、そのコピーはディープコピーと呼ばれます。

Python標準ライブラリのコピーモジュールには、次の2つの方法があります。

• copy.copy（）–浅いコピーを作成します
• copy.deepcopy（）–ディープコピーを作成します

浅いコピーは新しいオブジェクトを作成し、元の要素の参照を保存しますが、ネストされたオブジェクトのコピーは作成しません。ネストされたオブジェクトの参照をコピーするだけです。その結果、コピープロセスは再帰的ではありません。

>>> import copy
>>> L1 = [[1,2,3], [4,5,6]]
>>> L2 = copy.copy(L1)
>>> L1,L2
([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> L2.append([10,10,10])
>>> L1,L2
([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [10, 10, 10]])

ここで、L1はネストされたリストであり、L2はその浅いコピーです。親リストオブジェクトへの参照はL2にコピーされますが、そのネストされた要素はコピーされません。したがって、L2に別のリストを追加しても、L1には反映されません

ただし、子要素の要素を変更しようとすると、その効果は両方のリストに表示されます

>>> L1 = [[1,2,3], [4,5,6]]
>>> L2 = copy.copy(L1)
>>> L1,L2
([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> L2[1][0] = 100
>>> L1,L2
([[1, 2, 3], [100, 5, 6]], [[1, 2, 3], [100, 5, 6]])

ただし、ディープコピーは新しいオブジェクトを作成し、元の要素に存在するネストされたオブジェクトのコピーも再帰的に追加します。

次の例では、L2はL2のディープコピーです。これで、内部リストの要素を変更すると、他のリストには表示されなくなります。

>>> L1 = [[1,2,3], [4,5,6]]
>>> L2 = copy.deepcopy(L1)
>>> L1,L2
([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> L2[1][0] = 100
>>> L1,L2
([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [100, 5, 6]])

したがって、ディープコピーの効果は出力によって検証されます。