Pthon浅拷贝与深拷贝
变量赋值
在介绍深浅拷贝时我们先回顾一下之前讲过的 变量赋值原理 与 列表在内存中的存储方式 。
在 Python 中，变量赋值只是简单地将对象的一个 引用 指派给了变量。
比如下面的代码：
a = [1, 2, 3]
b = a
这里 a 和 b 都通过赋值引用同一个列表 [1, 2, 3] 。如果对该列表的任意一个元素进行修改，则另一个变量也会受到影响，因为它们引用的都是同一个对象：
b[0] = 4
print(a)
print(b)
# 两均个输出 [4, 2, 3]
这种行为叫做引用，也就是说变量 a 和 b 引用的是同一个列表对象。在 Python 中，可以使用 id() 函数获取任何对象的唯一标识符来观察此现象：
print(id(a), id(b)) # 输出两个相同的数字，代表同一个内存地址
根据之前所讲我们可以用下面图片来表示一下a和b在内存中的关系：
接下来介绍 Python 中的浅拷贝和深拷贝：
浅拷贝
对于 不可变类型 来说，浅拷贝如果修改值，则会重新开辟内存空间用来存储变量值，对原来的变量不会产生影响。对于 可变类型 来说，浅拷贝仅仅拷贝了可变对象在内存中的地址，没有重新开辟内存空间。
如以下代码：
import copy
# 定义列表 a 和 b
a = [1, 2, [3, 4], 5]
b = copy.copy(a) # 执行浅拷贝
# 修改列表 b 的第二个元素
b[1] = 100
# 查看列表 a 和 b 的值
print("列表 a：", a)
print("列表 b：", b)
执行以上代码，输出的结果为：
列表 a： [1, 2, [3, 4], 5]
列表 b： [1, 100, [3, 4], 5]
可以看到，修改列表 b 中的某个元素并不会影响到列表 a。
但如果改变的是嵌套列表或字典等 可变类型 中的元素时，就不一样了。
如以下代码：
# 定义列表 a 和 b
a = [1, 2, [3, 4], 5]
b = copy.copy(a) # 执行浅拷贝
# 修改列表 b 中嵌套列表的第一个元素
b[2][0] = 100
# 查看列表 a 和 b 的值
print("列表 a：", a)
print("列表 b：", b)
执行以上代码，输出的结果为：
列表 a： [1, 2, [100, 4], 5]
列表 b： [1, 2, [100, 4], 5]
可以看到，修改列表 b 中的嵌套列表的某个元素，也会影响到列表 a，这是因为浅拷贝只复制了嵌套列表（也就是上面的[3,4]）在内存中的地址，并没有开辟新的内存空间。
上面两个代码块执行过程内存图示如下：
在 Python 中，可以使用以下方法来执行浅拷贝：
切片操作：列表或其他可变序列通常支持切片操作。
a[:]创建了一个新列表，它与原始列表a包含相同的元素。这个新列表是浅拷贝的，因为它们共享相同的对象。a = [[1, 2], [3, 4]] b = a[:] print(id(a[0]), id(b[0]))使用
copy( )函数：使用该函数可以创建并返回新的浅拷贝对象。import copy a = [[1, 2], [3, 4]] b = copy.copy(a) print(id(a[0]), id(b[0]))
当执行浅拷贝操作时，只有 最外层 对象是新的，被浅拷贝的子对象仍然是原来的引用。
深拷贝
深拷贝会重新分配内存，对拷贝后的对象进行修改，不会影响原始对象。
如以下代码：
import copy
# 定义列表 a 和 b
a = [1, 2, [3, 4], 5]
b = copy.deepcopy(a) # 执行深拷贝
# 修改列表 b 中的第一个元素以及嵌套列表的第一个元素
b[0] = 100
b[2][0] = 1000
# 查看列表 a 和 b 的值
print("列表 a：", a)
print("列表 b：", b)
执行以上代码，输出的结果为：
列表 a： [1, 2, [3, 4], 5]
列表 b： [100, 2, [1000, 4], 5]
可以看到，修改列表 b 中的某个元素并不会影响到列表 a，这是因为深拷贝不仅复制了最外层的嵌套元素，还 递归 进行复制嵌套列表中的元素，开辟新的内存空间。总的来说 深拷贝就是完完全全的拷贝。
综上所述，浅拷贝和深拷贝的主要区别在于：
- 浅拷贝仅仅是复制 可变对象 在内存中的地址，不会重新分配内存；深拷贝会递归复制嵌套对象中的元素，重新分配内存。
- 浅拷贝对于简单对象进行复制时（如整数、字符串），和深拷贝没有什么区别。但浅拷贝无法复制嵌套对象的完整结构，只是复制了对象在内存中的地址。