Как я могу создать копию объекта в Python?

Я хотел бы создать копию объекта. Я хочу, чтобы новый объект обладал всеми свойствами старого объекта (значения полей). Но я хочу иметь независимые объекты. Итак, если я изменю значения полей нового объекта, на старый объект это не должно повлиять.

Чтобы получить полностью независимую копию объекта, вы можете использовать copy.deepcopy()функцию.

Для получения более подробной информации о мелком и глубоком копировании, пожалуйста, обратитесь к другим ответам на этот вопрос и хорошему объяснению в этом ответе на связанный вопрос .

Как я могу создать копию объекта в Python?

Итак, если я изменю значения полей нового объекта, на старый объект это не должно повлиять.

Вы имеете в виду изменчивый объект тогда.

В Python 3 списки получают copyметод (в 2 вы бы использовали фрагмент для создания копии):

>>> a_list = list('abc')
>>> a_copy_of_a_list = a_list.copy()
>>> a_copy_of_a_list is a_list
False
>>> a_copy_of_a_list == a_list
True

Мелкие копии

Мелкие копии - это всего лишь копии самого внешнего контейнера.

list.copy это мелкая копия:

>>> list_of_dict_of_set = [{'foo': set('abc')}]
>>> lodos_copy = list_of_dict_of_set.copy()
>>> lodos_copy[0]['foo'].pop()
'c'
>>> lodos_copy
[{'foo': {'b', 'a'}}]
>>> list_of_dict_of_set
[{'foo': {'b', 'a'}}]

Вы не получаете копию предметов интерьера. Это один и тот же объект - поэтому, когда они видоизменены, изменение обнаруживается в обоих контейнерах.

Глубокие копии

Глубокие копии - это рекурсивные копии каждого предмета интерьера.

>>> lodos_deep_copy = copy.deepcopy(list_of_dict_of_set)
>>> lodos_deep_copy[0]['foo'].add('c')
>>> lodos_deep_copy
[{'foo': {'c', 'b', 'a'}}]
>>> list_of_dict_of_set
[{'foo': {'b', 'a'}}]

Изменения не отражаются в оригинале, только в копии.

Неизменные предметы

Неизменяемые объекты обычно не нужно копировать. Фактически, если вы попытаетесь, Python просто выдаст вам оригинальный объект:

>>> a_tuple = tuple('abc')
>>> tuple_copy_attempt = a_tuple.copy()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'copy'

У кортежей даже нет метода копирования, поэтому давайте попробуем его с фрагментом:

>>> tuple_copy_attempt = a_tuple[:]

Но мы видим, что это тот же объект:

>>> tuple_copy_attempt is a_tuple
True

Аналогично для строк:

>>> s = 'abc'
>>> s0 = s[:]
>>> s == s0
True
>>> s is s0
True

и для фрозенце, хотя у них есть copyметод:

>>> a_frozenset = frozenset('abc')
>>> frozenset_copy_attempt = a_frozenset.copy()
>>> frozenset_copy_attempt is a_frozenset
True

Когда копировать неизменяемые объекты

Неизменяемые объекты должны быть скопированы, если вам нужно скопировать изменяемый внутренний объект.

>>> tuple_of_list = [],
>>> copy_of_tuple_of_list = tuple_of_list[:]
>>> copy_of_tuple_of_list[0].append('a')
>>> copy_of_tuple_of_list
(['a'],)
>>> tuple_of_list
(['a'],)
>>> deepcopy_of_tuple_of_list = copy.deepcopy(tuple_of_list)
>>> deepcopy_of_tuple_of_list[0].append('b')
>>> deepcopy_of_tuple_of_list
(['a', 'b'],)
>>> tuple_of_list
(['a'],)

Как мы видим, когда внутренний объект копии видоизменен, оригинал не изменяется.

Пользовательские объекты

Пользовательские объекты обычно хранят данные в __dict__атрибуте или в __slots__структуре памяти, подобной кортежу.

Чтобы создать копируемый объект, определите __copy__(для мелких копий) и / или __deepcopy__(для глубоких копий).

from copy import copy, deepcopy

class Copyable:
    __slots__ = 'a', '__dict__'
    def __init__(self, a, b):
        self.a, self.b = a, b
    def __copy__(self):
        return type(self)(self.a, self.b)
    def __deepcopy__(self, memo): # memo is a dict of id's to copies
        id_self = id(self)        # memoization avoids unnecesary recursion
        _copy = memo.get(id_self)
        if _copy is None:
            _copy = type(self)(
                deepcopy(self.a, memo), 
                deepcopy(self.b, memo))
            memo[id_self] = _copy 
        return _copy

Обратите внимание, что deepcopyхранит словарь памятки id(original)(или идентификационные номера) для копий. Чтобы получить хорошее поведение с рекурсивными структурами данных, убедитесь, что вы еще не сделали копию, и, если она у вас есть, верните ее.

Итак, давайте сделаем объект:

>>> c1 = Copyable(1, [2])

И copyделает мелкую копию:

>>> c2 = copy(c1)
>>> c1 is c2
False
>>> c2.b.append(3)
>>> c1.b
[2, 3]

А deepcopyтеперь делает глубокую копию:

>>> c3 = deepcopy(c1)
>>> c3.b.append(4)
>>> c1.b
[2, 3]

Мелкая копия с copy.copy()

#!/usr/bin/env python3

import copy

class C():
    def __init__(self):
        self.x = [1]
        self.y = [2]

# It copies.
c = C()
d = copy.copy(c)
d.x = [3]
assert c.x == [1]
assert d.x == [3]

# It's shallow.
c = C()
d = copy.copy(c)
d.x[0] = 3
assert c.x == [3]
assert d.x == [3]

Глубокая копия с copy.deepcopy()

#!/usr/bin/env python3
import copy
class C():
    def __init__(self):
        self.x = [1]
        self.y = [2]
c = C()
d = copy.deepcopy(c)
d.x[0] = 3
assert c.x == [1]
assert d.x == [3]

Документация: https://docs.python.org/3/library/copy.html

Проверено на Python 3.6.5.

Я считаю, что следующее должно работать со многими классами в Python:

def copy(obj):
    return type(obj)(obj)

(Конечно, я не говорю здесь о «глубоких копиях», это отдельная история, и которая может быть не очень ясным понятием - насколько глубоко это глубоко?)

Согласно моим тестам на Python 3, для неизменяемых объектов, таких как кортежи или строки, он возвращает один и тот же объект (поскольку нет необходимости делать поверхностную копию неизменяемого объекта), но для списков или словарей он создает независимую поверхностную копию. ,

Конечно, этот метод работает только для классов, конструкторы которых ведут себя соответственно. Возможные варианты использования: создание мелкой копии стандартного контейнерного класса Python.