為什麼 Python 賦值會在可變物件上顯示意外行為？

Python 賦值中的複製行為

簡介

Python 是一種流行的程式語言運算，當透過賦值符(=) 將物件分配給變數。這種行為通常稱為複製，通常會導致意外結果。為了闡明這個概念，讓我們來看一個常見的例子。

問題：複製與複製

考慮以下程式碼：

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

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

人們會期望這段程式碼建立三個獨立的字典，將將它們初始化為空，然後僅修改dict_c。預期的輸出應該是：

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

但是，Python 的複製行為會產生不同的結果：

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

解釋：引用賦值

理解這種行為的關鍵在於Python中變數的性質。在Python中，變數（或名稱）只是指向儲存在記憶體中的實際物件的指標。將一個變數指派給另一個變數時，賦值運算子 (=) 將記憶體位址（或指標）從一個變數複製到另一個變數。在我們的範例中：

dict_a = dict_b = dict_c

這意味著 dict_a、dict_b 和 dict_c 都指向記憶體中的同一個字典物件。因此，當 dict_c 被修改時，所有三個變數都會看到相同的修改，從而產生複製效果。

解決問題：使用複製方法

防止為了實現複製行為，必須明確建立基礎物件的副本。 Python 為此提供了兩種方法：

• dict.copy()：建立一個淺拷貝，複製字典的頂層元素。
• copy.deepcopy()：創建一個深層複製，遞歸複製對象內的所有嵌套對象

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)

透過使用這些複製方法，我們可以建立物件的獨立副本並避免複製行為。

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