[python] 파이썬의 변수, 객체, 그리고 참조 주소

 

■ 파이썬에서 모든 자료(type)는 객체이기 때문에 변수에 객체를 대입하면 특정 메모리 주소를 할당받게 되고, 그 변수를 다른 변수에 대입하면 같은 객체 주소를 참조하게 된다.

■ 파이썬의 기본 자료형 중 int, float와 수정불가(immutable)한 객체인 str, tuple 등은 그 변수의 대입(할당) 값을 수정하면 다른 주소를 참조하게 되어 같은 변수라고 볼 수 없지만, 수정가능(mutable)한 객체는 값을 수정해도 참조 주소를 유지한다.

a = 10
print(id(a))  # 140729182426208
b = a
print(id(b))  # 140729182426208
print(a is b)  # True

a = 20
print(id(a))  # 140729182426528  --> 참조 주소 다름


s = 'python'
print(id(s))  # 1313064861120
#s[0] = 'P'  # TypeError: 'str' object does not support item assignment
s = s.replace('p', 'P')
print(s)  # Python 
print(id(s))  # 1313155574616  --> 참조 주소가 다름


lst_a = [1, 2, 3, 4]
lst_b = lst_a
print(id(lst_a))  # 1313157490696
print(lst_a is lst_b)  # True

lst_a[0] = 10
print(lst_a, lst_b)  # [10, 2, 3, 4] [10, 2, 3, 4]
print(id(lst_a))  # 1313157490696  --> 내용 수정되었지만, 참조 주소 같음
print(lst_a is lst_b)  # True

 

■ 함수에 의한 객체(리스트) 값의 수정 여부와 수정 안되게 하는 방법

def mutable_a(l1):
    l1.append(9)
    print(l1)

lst = [1, 3, 5, 7]
mutable_a(lst)  # [1, 3, 5, 7, 9]
print(lst)  # [1, 3, 5, 7, 9]  --> 원본 수정됨


def mutable_b(l1):
    l2 = l1
    l2.append(9)
    print(l2)

lst2 = [1, 3, 5, 7]
mutable_b(lst2)  # [1, 3, 5, 7, 9]
print(lst2)  # [1, 3, 5, 7, 9]  --> 원본 수정됨



def mutable_c(l1):
    l2 = l1[:]  # 리스트 슬라이싱으로 객체 대입
    l2.append(9)
    print(l2)

lst3 = [1, 3, 5, 7]
mutable_c(lst3)  # [1, 3, 5, 7, 9]
print(lst3)  # [1, 3, 5, 7]  --> 원본 수정 안됨


import copy

def mutable_d(l1):
    l2 = copy.copy(l1)  # copy 함수 이용
    l2.append(9)
    print(l2)

lst4 = [1, 3, 5, 7]
mutable_d(lst4)  # [1, 3, 5, 7, 9]
print(lst4)  # [1, 3, 5, 7]  --> 원본 수정 안됨

 

■ 얕은 복사 copy.copy(), 깊은 복사 copy.deepcopy() 알아보기

lst5 = ['outer', ['inner']]

cp = copy.copy(lst5)
dcp = copy.deepcopy(lst5)

print('lst5 :', lst5)
print('  cp :', cp)
print(' dcp :', dcp)

print('\n복사 결과')
print(id(lst5), id(lst5[0]), id(lst5[1]))
print(id(cp), id(cp[0]), id(cp[1]))
print(id(dcp), id(dcp[0]), id(dcp[1]))
# copy, deepcopy 모두 리스트 값을 복사하였으나(참조 주소 다름)
# copy()의 경우 outer, [inner] 모두 참조 주소가 같은 반면,
# deepccopy()의 경우 outer는 같으나 [inner]는 참조 주소가 다른 것을 볼 수 있다.

lst5.append('add_outer')

print('\n리스트에 값 추가 결과')
print('lst5 :', lst5)
print('  cp :', cp)
print(' dcp :', dcp)
# lst5에만 추가됨

lst5[1].append('add_inner')

print('\n내부 리스트에 값 추가 결과')
print('lst5 :', lst5)
print('  cp :', cp)
print(' dcp :', dcp)
# lst5, cp 두 개에 추가됨 (deepcopy는 영향 없음)

print('\n값 추가 후 참조 주소 변화 없음(mutable 객체(리스트)')
print(id(lst5), id(lst5[0]), id(lst5[1]))
print(id(cp), id(cp[0]), id(cp[1]))
print(id(dcp), id(dcp[0]), id(dcp[1]))



[실행 결과]

lst5 : ['outer', ['inner']]
  cp : ['outer', ['inner']]
 dcp : ['outer', ['inner']]

복사 결과
1313157491400 1313065028272 1313157639816
1313157492424 1313065028272 1313157639816
1313157636488 1313065028272 1313157525320

리스트에 값 추가 결과
lst5 : ['outer', ['inner'], 'add_outer']
  cp : ['outer', ['inner']]
 dcp : ['outer', ['inner']]

내부 리스트에 값 추가 결과
lst5 : ['outer', ['inner', 'add_inner'], 'add_outer']
  cp : ['outer', ['inner', 'add_inner']]
 dcp : ['outer', ['inner']]

값 추가 후 참조 주소 변화 없음(mutable 객체(리스트)
1313157491400 1313065028272 1313157639816
1313157492424 1313065028272 1313157639816
1313157636488 1313065028272 1313157525320

 

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