copy.copy vs prestazioni copy.deepcopy su tuple

Question

%python -m timeit -s "import copy" "x = (1, 2, 3)" "copy.deepcopy(x)" 
100000 loops, best of 3: 10.1 usec per loop 

%python -m timeit -s "import copy" "x = (1, 2, 3)" "copy.copy(x)" 
1000000 loops, best of 3: 0.609 usec per loop 

Perché deepcopy 15 volte più lento di copy?

Ogni funzione deve scorrere tra gli elementi della tupla. Durante questa iterazione, copy crea un altro riferimento a ciascun elemento; deepcopy deepcopies ogni elemento.

Ma ogni elemento è un int e deepcopying un int crea semplicemente un altro riferimento ad esso. In altre parole, le due funzioni sembrano eseguire esattamente gli stessi passaggi, lo stesso numero di volte.

Ecco la verifica che nessuna nuova istanze vengono create nel processo:

ActivePython 3.2.1.2 (ActiveState Software Inc.) based on 
Python 3.2.1 (default, Jul 18 2011, 14:31:09) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>> x = (1,2,3) 
>>> import copy 
>>> y = copy.copy(x) 
>>> z = copy.deepcopy(x) 
>>> x is y 
True 
>>> x is z 
True 
>>> x[1] is z[1] 
True 

Answer 1

tuple sono immutabili, ma possono contenere elementi mutevoli:

>>> a = (1, 2, []) 
>>> a[2].append(1000) 
>>> a 
(1, 2, [1000]) 

Si noti che la tupla non cambia : è la lista quella che fa; la tupla contiene ancora la stessa identica lista.

deepcopy dovrebbe ricorrere alla copia di quegli elementi mutabili. copy copia solo i riferimenti a loro.

>>> from copy import copy, deepcopy 

>>> a = (1, 2, []) 
>>> c = copy(a) 
>>> d = deepcopy(a) 

>>> a[2].append(1000) 

>>> c 
(1, 2, [1000]) 
>>> d 
(1, 2, [])