python之深拷贝和浅拷贝的区别

当一个 变量=x 的时候，约定为：指向地址的过程
浅拷备:copy.copy() 想给一个变量获取一个和另一个变量相同的值的时候，但是拥有自己独立的内存地址空间的时候，可以使用copy.copy()模块，但是如果另一个变量是不可变数据类型的时候，浅拷备不生效 (只拷备最外层：内存地址中的数据依然是引用)

拷备模块里面的浅拷备模块
深拷备:copy.deepcopy()

如果copy.copy()拷备的是元组(不可变数据类型)，那么它不会进行浅拷备，仅仅是一个指向

赋值， 深拷贝和浅拷贝的区别?(python中如何拷贝一个对象?)
- 直接赋值(li1 = li): 只传递对象的引用， li1指向对象li的内存地址空间,
    因此， 原有列表li改变， 被赋值的li1也会做相应的改变.
- 浅拷贝:li和li2的内存地址不同,
    但是子对象的内存地址相同, 因此,原始数据改变 ， 子对象也改变.\
- 深拷贝(import copy, eg: li3=copy.deepcopy(li)), li和li3的内存地址不同，
         包含子对象的拷贝， 所以原始对象改变并不会造成深拷贝里面任何子项的改变.

当深拷贝和浅拷贝， 针对的对象全部是不可变数据类型时， 两者效果相同;
当深拷贝和浅拷贝， 针对的对象包含是可变数据类型时， 两者才有上述区别;

>>> import copy
>>> a = [11,22]
>>> b = [33,44]
>>> c = [a,b]
>>> c
[[11, 22], [33, 44]]
>>> d = copy.copy(c)
>>> d
[[11, 22], [33, 44]]
>>> id(c)
140076065709384
>>> id(d)
140076065707720
>>> id(c[0])
140076065720072
>>> id(a)
140076065720072
>>> id(d[0])
140076065720072
>>> e = copy.deepcopy(c)
>>> id(e)
140076064864904
>>> id(c[1])
140076065720456
>>> id(b)
140076065720456
>>> id(e[1])
140076064862792

>>> a = [11,22]
>>> b = [33,44]
>>> c = (a,b)
>>> c
([11, 22], [33, 44])
>>> d = copy.copy(c)
>>> id(c)
140076064821512
>>> id(d)
140076064821512
>>> id(a)
140076064862856
>>> id(c[0])
140076064862856
>>> id(d[0])
140076064862856
>>> e = copy.deepcopy(c)
>>> id(e)
140076065776776
>>> id(c[1])
140076064862920
>>> id(e[1])
140076065824968
>>> id(b)
140076064862920

浅拷备的实现

li.copy()
li[:]
copy.copy()

深拷备的实现

copy.deepcopy()

所有的数值类型和布尔型，元组，str是不可变数据类型
list是可变的数据类型