파이썬 copy, deepcopy 쓰는 이유 및 사용해보기

모델을 훈련 전에 복사할 필요성이 생겼는데 이번 기회에 copy,  deepcopy를 비교해보려고 한다.

 

1. 다른 변수로 할당

우선 코딩 초보인 나에게 해당 변수 값을 다른 변수에 넘겨주면은 되지 않나 생각을 했다.

a = [1,2,3]
b = a
a.append(4)
print(f'a: {a}, 주소 : {id(a)}')
print(f'b: {b}, 주소 : {id(b)}')

a: [1, 2, 3, 4], 주소 : 2603786361344
b: [1, 2, 3, 4], 주소 : 2603786361344

이렇게 다른 변수를 사용하더라도 기존 변수에 대한 참조를 하기 때문에 값이 같이 변하는 것을 확인할 수 있고 메모리 주소도 같은 것을 확인할 수 있다. 이렇게 새로운 변수 생성하는 방법을 왜 사용하는지에 대해 생각해봤는데 기존의 가지고 있던 값을 일시적으로 저장하기 위해 사용했던 거 같다.

 

2. copy

a = [1,2,3]
b = a.copy()

a.append(4)

print(f'a: {a}, 주소 : {id(a)}')
print(f'b: {b}, 주소 : {id(b)}')

a: [1, 2, 3, 4], 주소 : 2965465058048
b: [1, 2, 3], 주소 : 2965464985152

우선 파이썬 내장메소드인 copy를 사용해서 복사를 해보면 위에서 한 것과는 달리 주소가 다른 것을 확인할 수 있다. 그러나 이렇게 차원을 늘린다면 어떻게 될까?

a = [[1,2], [3,4]]
b = a.copy()
a[1][1] = 5
print(f'a: {a}, 주소 : {id(a)}')
print(f'b: {b}, 주소 : {id(b)}')
print(f'a[1]: {a[1]}, 주소 : {id(a[1])}')
print(f'b[1]: {b[1]}, 주소 : {id(b[1])}')

a: [[1, 2], [3, 5]], 주소 : 2406116040832
b: [[1, 2], [3, 5]], 주소 : 2406116084800
a[1]: [3, 5], 주소 : 2406116024512
b[1]: [3, 5], 주소 : 2406116024512

이렇게 리스트 전체의 주소는 다르지만 2차원 리스트의 경우 a의 주소를 b가 참조하는 것을 확인할 수 있다. 이런 것을 shallow copy라고 한다. 즉, 이미지를 다룰 때는 높은 차원의 텐서를 다룰 때가 많으므로 copy는 사용하지 않는 것이 좋다.

 

3. deepcopy

내장 모듈인 deepcopy를 사용해보면 어떨까

import copy
a = [[1,2], [3,4]]
b = copy.deepcopy(a)
a[1][1] = 5
print(f'a: {a}, 주소 : {id(a)}')
print(f'b: {b}, 주소 : {id(b)}')
print(f'a[1]: {a[1]}, 주소 : {id(a[1])}')
print(f'b[1]: {b[1]}, 주소 : {id(b[1])}')

a: [[1, 2], [3, 5]], 주소 : 1667788972288
b: [[1, 2], [3, 4]], 주소 : 1667789016320
a[1]: [3, 5], 주소 : 1667788955968
b[1]: [3, 4], 주소 : 1667753870784

모든 데이터가 서로 다른 주소를 가지고 있음을 알 수 있다.