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【deepcopy】Pythonでデータを完全にコピーする方法

deepcopy-pythonでデータを完全にコピーする方法

Pythonのdeepcopyについて様々な記事が出ていますが、
僕が少し躓いた個所でもあるので
今回はdeepcopyについて紹介したいと思います。

deepcopyとは?

deepcopyとは?

わかりやすく説明しますね。

例えば、動物園で動物たちのリストを持っているとします。
このリストには各動物の名前と特徴が入っています。
deepcopyを使ってこのリストをコピーすると、まるで動物園がもう一つできたかのように
全く同じ動物たちのリストが新たに作成されます。

そして、元の動物園のリストが変更されても、新しい動物園のリストには影響がありません。

Python deepcopyの基本的な使い方

copyモジュールのdeepcopy関数は
リストや辞書などのネストしたオブジェクトを再帰的にコピーします。

これにより、元のオブジェクトとは独立したコピーを作成することができます。

例えば、次のように使用します。

import copy

# リストを作成します
original_list = [1, 2, [3, 4]]

# 深いコピーを作成します
deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)

# 浅いコピーを作成します
shallow_copied_list = copy.copy(original_list)

# 元のリストを変更してみます
original_list[2][0] = 'changed'

# 各コピーの内容を出力してみます
print("Original List:", original_list)
print("Deep Copied List:", deep_copied_list)
print("Shallow Copied List:", shallow_copied_list)

出力結果は以下のようになると思います。

Original List: [1, 2, ['changed', 4]]
Deep Copied List: [1, 2, [3, 4]]
Shallow Copied List: [1, 2, ['changed', 4]]

このコードを実行するとoriginal_listの中身を変更した後、
deep_copied_listshallow_copied_listの中身を比較することができます。

deep_copied_listは元のリストの変更に影響されず、
同じ内容の別物が作られていることがわかります。

一方でshallow_copied_listはリスト内のネストされた要素を参照しているので
元のリストの変更が反映されていることが分かります。

deepcopyとcopyの比較と適切な使い分け

copyはコピーを作成します。
つまり、リストや辞書などの第一層の要素はコピーされますが
ネストしたオブジェクトは元のオブジェクトを参照します。

一方、deepcopyは完全なコピーを作成します。
どちらを使うかは、オブジェクトの構造と変更の影響を考慮して選択しましょう。

deepcopyのメリットと注意点

deepcopyのメリットは元のオブジェクトへの影響を受けずに
安全にコピーを操作できることです。

しかし、大きなオブジェクトをコピーする際にはメモリ消費が増えることや、無限ループに陥る可能性がある点に注意が必要です。

Python deepcopyの応用テクニックと高度な利用

deepcopyの応用テクニックと高度な利用

クラスのインスタンスのdeepcopy

クラスのインスタンスをdeepcopyするためは同様に
copy.deepcopy()を利用することが効果的です。

deepcopy()は、クラスのインスタンス内に含まれる全ての属性や関連するオブジェクトを再帰的にコピーするため、完全な独立したコピーを作成できます。

import copy

class MyClass:
    def __init__(self, value):
        self.value = value

original_instance = MyClass(5)
copied_instance = copy.deepcopy(original_instance)

このようにcopy.deepcopy()を使うことで、
original_instanceの完全なコピーであるcopied_instanceを作成できます。

特殊なオブジェクトのdeepcopyにおける注意事項

deepcopyを行う際に、特殊なオブジェクトや外部リソースへの依存があるときは
注意が必要です。

特定のオブジェクトやリソースは、再帰的なコピーでは適切に扱えないことがあります。
例えばファイルやネットワーク接続などのリソースに関連するオブジェクトは
deepcopyを行う際に問題を引き起こす可能性があります。

import copy

class Resource:
    def __init__(self, file_path):
        self.file_path = file_path
        # ファイルを開くなどのリソースへの操作

original_resource = Resource("/path/to/file.txt")
copied_resource = copy.deepcopy(original_resource)  # リソースの再帰的なコピーは問題を引き起こす可能性がある

deepcopyの代替手段とその適切な使い所

deepcopyが適さない場合には、オブジェクトの特定の部分だけをコピーするなど
別の手法を検討することが重要です。

deepcopyはリソース消費が大きい場合や特定のオブジェクトには
適用できない場合があります。

そのときは、他の手法を使うことが有効です。

import copy

class CustomList:
    def __init__(self, values):
        self.values = values

    def shallow_copy(self):
        return copy.copy(self.values)  # コピーを利用する

original_list = CustomList([1, 2, 3])
shallow_copied_list = original_list.shallow_copy()

deepcopyが適さない場合にはcopyなどの代替手段を検討することで
効果的なコピーを行うことができます。

Q&A

Q&A

Q1: deepcopyを使うと何ができますか?

A1: deepcopyはオブジェクトをまるごとコピーするための便利な道具です。
このdeepcopyを使えばリストや辞書の中にさらにリストや辞書が入っているような
複雑なデータ構造も完全にコピーできます。
これは、元のオブジェクトとは全く別のものを作り出すことができます。

例えば、deepcopyはおもちゃが入った宝箱があると思ってください。

それを写真に撮るのと似ています。
deepcopyをすると、宝箱とおもちゃの写真を撮ったみたいに
まったく同じ宝箱とおもちゃが別に作られます。

しかし、shallowcopy(浅いコピー)だと、宝箱は同じものを指しているが
中身のおもちゃは同じものを見ているだけで複製はされません。

deepcopyは写真を撮って全く同じものを新しく作ると考えて大丈夫です。

Q2: deepcopyの利用場面はどんな時ですか?

A2: deepcopyは、複雑な構造を持つオブジェクトを扱う際や、元のデータを変更せずに安全に操作したい場合に役立ちます。

大事なデータを取り扱う際にはdeepcopyを使用することで安心して作業を進めることができます。

今回は以上です。

  • この記事を書いた人

メカタナ

副業ブロガー【経歴】関西出身▶︎理系国立大学院▶︎東証プライム上場企業メーカー開発職▶︎妻と息子1人と暮らしています。▶︎メカタナブログを開設⇒仕事や日常で役立つPythonプログラムを紹介していきます!

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