Identificadores de objetos
En Python cuando se declara una variable el intérprete le asigna un identificador único interno que se corresponde con un número entero que el sistema utiliza para diferenciarla de otras variables (y de otros objetos) en la memoria. Cuando dicha variable se asigna a otra el intérprete no crea una copia del dato en otro área diferente de la memoria sino que declara un enlace que conecta la nueva variable con el valor de la primera, compartiendo ambas un mismo identificador (sucede también cuando se declara una nueva variable asignando un valor que ya exista en memoria). Dicho identificador se corresponde con un número entero que se genera en cada ejecución y se puede obtener con la función id().
En el ejemplo siguiente se declaran cinco variables y al consultar sus identificadores se obtienen solo dos diferentes: uno se utiliza con las variables (var1, var2 y var3) y el otro con las restantes (var4 y var5) porque en ambos casos cada grupo de variables comparte un mismo valor.
En el ejemplo siguiente se declaran cinco variables y al consultar sus identificadores se obtienen solo dos diferentes: uno se utiliza con las variables (var1, var2 y var3) y el otro con las restantes (var4 y var5) porque en ambos casos cada grupo de variables comparte un mismo valor.
var1 = 1 var2 = var1 var3 = var1 var4 = [[1, 2], [var1, var2]] var5 = var4 id(var1) # 8805376 id(var2) # 8805376 id(var3) # 8805376 id(var4) # 139944016265480 id(var5) # 139944016265480
En adelante, si ninguna variable sufriera cambios seguirían con los mismos identificadores o, si alguna cambiara, puede suceder que se mantengan los mismos o que se originen otros diferentes asociados a nuevos espacios de memoria. Depende del tipo de estructura de datos y del tipo de operación. Por ejemplo, cuando se realiza una asignación no se gestionan del mismo modo las variables que contienen datos únicos que aquellas que contienen listas, diccionarios, conjuntos o instancias de clases; y tampoco se maneja igual una simple lista de datos que otra en la que se incluyen referencias a otros objetos.
A continuación se asigna el valor 0 a la variable var1. Esta operación supone que var1 ya no comparta su valor con var2 y var3 y que el sistema genere un nuevo identificador para var1:
A continuación se asigna el valor 0 a la variable var1. Esta operación supone que var1 ya no comparta su valor con var2 y var3 y que el sistema genere un nuevo identificador para var1:
var1 = 0 var1 # 0 var2 # 1 var3 # 1 id(var1) # 8805344 (nuevo identificador) id(var2) # 8805376 id(var3) # 8805376
Sin embargo, en la siguiente asignación no sucede igual. Los identificadores de var4 y var5 siguen siendo los mismos y modificar var4 es equivalente a modificar var5:
var4[0][1] = 7 var4 # [[1, 7], [1, 1]] var5 # [[1, 7], [1, 1]] id(var4) # 139944016265480 id(var5) # 139944016265480
Estos mecanismos del intérprete para referenciar variables y duplicar la información se utilizan junto a otros para optimizar el uso de los recursos. Y suceden sin que un programador tenga que ser, en principio, muy consciente de ello. Puede ser normal con lenguajes de alto nivel pero hay que tener cuidado porque pueden producir efectos inesperados. Además, están los casos en los que es necesario tratar las variables por separado, es decir, en los que no se quiere que al modificar el valor de una variable cambie el valor de otras.
Las funciones copy() y deepcopy() del módulo copy
Para evitar errores se recomienda el uso de las funciones que proporciona el módulo copy de la librería estándar de Python. Este módulo consta de funciones para duplicar variables y otros objetos con distinto nivel del profundidad: copy() para copias superficiales y deepcopy() para copias profundas.
La diferencia entre una copia superficial y una profunda es trascendental para objetos que se componen de otros objetos como listas, diccionarios, conjuntos o instancias de clase. En una copia superficial de este tipo de objetos se crea un nuevo objeto y después, en lo posible, se insertan las referencias de los objetos contenidos en el original. Sin embargo, en una copia profunda después de la creación del nuevo objeto se incorporan copias de los objetos contenidos en el original de forma recursiva. Por ello, un objeto copiado de forma superficial no es completamente independiente del original como sí ocurre con uno obtenido de una copia profunda, implicando esta última un proceso de creación más lento.
Para copias superficiales además de la función copy() se pueden utilizar la funciones list(), dict() y set() empleadas para declarar listas, diccionarios y conjuntos, respectivamente.
En el ejemplo siguiente se utilizan las funciones copy() y deepcopy(). En él se declaran una lista simple (lista1) de dos elementos, la lista lista2 que anida dos listas (la primera es una referencia a lista1 y la segunda contiene los elementos [3, 4]). Finalmente, a partir de lista2 se crean las listas lista3 y lista4 mediante una copia superficial y otra profunda, respectivamente.
Más adelante se muestra el contenido de las cuatro listas y el valor de sus identificadores, incluyéndose los de las referencias a lista1 en lista2, lista3 y lista4 que coincide con el primer elemento (posición 0) de cada una de las listas.
Podemos observar que ninguna de las listas comparte un mismo identificador pero que en la referencias a lista1 que se hace en el resto de listas los identificadores coinciden en lista2 y lista3 pero que difiere con el de lista4 que se obtuvo mediante una copia profunda.
La diferencia entre una copia superficial y una profunda es trascendental para objetos que se componen de otros objetos como listas, diccionarios, conjuntos o instancias de clase. En una copia superficial de este tipo de objetos se crea un nuevo objeto y después, en lo posible, se insertan las referencias de los objetos contenidos en el original. Sin embargo, en una copia profunda después de la creación del nuevo objeto se incorporan copias de los objetos contenidos en el original de forma recursiva. Por ello, un objeto copiado de forma superficial no es completamente independiente del original como sí ocurre con uno obtenido de una copia profunda, implicando esta última un proceso de creación más lento.
Para copias superficiales además de la función copy() se pueden utilizar la funciones list(), dict() y set() empleadas para declarar listas, diccionarios y conjuntos, respectivamente.
En el ejemplo siguiente se utilizan las funciones copy() y deepcopy(). En él se declaran una lista simple (lista1) de dos elementos, la lista lista2 que anida dos listas (la primera es una referencia a lista1 y la segunda contiene los elementos [3, 4]). Finalmente, a partir de lista2 se crean las listas lista3 y lista4 mediante una copia superficial y otra profunda, respectivamente.
Más adelante se muestra el contenido de las cuatro listas y el valor de sus identificadores, incluyéndose los de las referencias a lista1 en lista2, lista3 y lista4 que coincide con el primer elemento (posición 0) de cada una de las listas.
Podemos observar que ninguna de las listas comparte un mismo identificador pero que en la referencias a lista1 que se hace en el resto de listas los identificadores coinciden en lista2 y lista3 pero que difiere con el de lista4 que se obtuvo mediante una copia profunda.
import copy lista1 = [1, 2] lista2 = [lista1, [3, 4]] lista3 = copy.copy(lista2) lista4 = copy.deepcopy(lista2) lista1 # [1, 2] lista2 # [[1, 2], [3, 4]] lista3 # [[1, 2], [3, 4]] lista4 # [[1, 2], [3, 4]] id(lista1) # 139895660929992 id(lista2) # 139895624466376 id(lista3) # 139895641593544 id(lista4) # 139895624474760 id(lista2[0]) # 139895660929992 id(lista3[0]) # 139895660929992 id(lista4[0]) # 139895624466120
Para comprobar el funcionamiento de los dos tipos de copias se asigna 9 al segundo elemento de lista1 y dicho cambio queda reflejado en lista2 y lista3 pero no en lista4 que se obtuvo mediante una copia profunda.
lista1[1] = 9 lista1 # [1, 9] lista2 # [[1, 9], [3, 4]] lista3 # [[1, 9], [3, 4]] lista4 # [[1, 2], [3, 4]]
Para finalizar cambiamos los valores de los segundos elementos de cada lista contenida en lista2. En el primer caso el valor 5 modifica lista1, lista2 y lista3 por compartir el mismo identificador y en el segundo el valor -5 modifica la segunda lista de lista2 y lista3, podemos intuir, por compartir también un mismo identificador; y quedando otra vez excluida la lista4 por haberse obtenido su copia con deepcopy().
lista2[0][1] = 5 lista2[1][1] = -5 lista1 # [1, 5] lista2 # [[1, 5], [3, -5]] lista3 # [[1, 5], [3, -5]] lista4 # [[1, 2], [3, 4]]
Relacionado:
- Palabras reservadas. Variables. Cadenas
- Cadenas, listas, tuplas, diccionarios y conjuntos (set)
- Programación orientada a objetos
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