Python的深淺拷貝講解！
前言
在很多語言中都存在深淺拷貝兩種拷貝數據的方式，Python中也不例外。本文中詳細介紹了Python中的深淺拷貝的相關知識，文章的內容包含：
對象、數據類型、引用 賦值 淺拷貝 深拷貝
一、Python對象
我們經常聽到：在Python中一切皆對象。其實，說的就是我們在Python中構造的任何數據類型都是一個對象，不管是數字、字符串、字典等常見的數據結構，還是函數，甚至是我們導入的模塊等，Python都會把它當做是一個對象來處理。
所有的Python對象都擁有3個屬性：
身份 類型 值
我們看一個簡單的例子來理解上面的3個屬性：
假設我們聲明了一個name變量，通過id、type方法能夠查看對象的身份和類型：
甚至是type本身也是一個對象，它也擁有自己的身份、類型：
Python中，萬物皆對象
二、數據類型
2.1 可變和不可變類型
在Python中，按照更新對象的方式，我們可以將對象分為2大類：可變數據類型和不可變數據類型。
不可變數據類型：數值、字符串、布爾值。不可變對象就是對象的身份和值都不可變。新創(chuàng)建的對象被關聯(lián)到原來的變量名，舊對象被丟棄，垃圾回收器會在適當的時機回收這些對象。
可變數據類型：列表、字典、集合。所謂的可變指的是可變對象的值可變，但是身份是不可變的。
首先我們看看不可變對象：
當我們定義了一個對象str1，給其賦值了“python”，便會在內存中找到一個固定的內存地址來存放；但是，當我們將“python”定義成另一個變量名的時候，我們發(fā)現(xiàn)：它在內存中的位置是不變的。
也就是說，這個變量在計算機內存中的位置是不變的，只是換了一個名字來存放，來看3個實際的例子：
以上的例子說明：當我們對字符串、數值型、布爾值的數據改變變量名，并不會影響到數據在內存中的位置。
我們看看可變類型的例子，列表、字典、集合都是一樣的效果：
雖然是相同的數據，但是變量名字不同，內存中仍然會開辟新的內存地址來進行存放相同的數據，我們以字典為例：
2.2 引用
在Python語言中，每個對象都會在內存中申請開辟一塊新的空間來保存對象；對象在內存中所在位置的地址稱之為引用。
可以說，我們定義的變量名實際上就是對象的地址引用。引用實際上就是內存中的一個數字地址編號。在使用對象的時候，只要知道這個對象的地址，我們就可以操作這個對象。
因為這個數字地址不太容易記憶，所以我們使用變量名的形式來代替對象的數字地址。在Python中，變量就是地址的一種表示形式，并不會開辟新的存儲空間。
我們通過一個例子來說明變量和變量指向的引用（內存地址）實際上就是一個東西：
三、賦值
3.1 相同數據，不同變量名
討論完Python的對象、屬性和引用3個重要的概念之后，在正式介紹深淺拷貝之前，我們先討論Python中的賦值。
在Python中，每次賦值都會開辟新的內存地址來存放數據，比如我們同時存放一個列表[1,2,3]，即使數據是相同的，但是內存地址卻不同：
其實就是兩個不同的變量，只是恰好它們存放了相同的數據而已，但是存放的地址是不同的。
我們給v1列表追加了一個元素，發(fā)現(xiàn)它的內存地址是不變的，當然v2肯定是不變的：
3.2 一個變量多次賦值
如果我們對一個變量多次賦值，其內存是會變化的：
3.3 變量賦值
將一個變量賦值給另一個變量，其實它們就是同一個對象：數據相同，在內存中的地址也相同：
當我們給V1追加一個元素，V2也會同時變化：
實際上它們就是同一個對象！！！！
3.4 嵌套賦值
如果是列表中嵌套著另外的列表，那么當改變其中一個列表的時候，另一個列表中的也會隨著改變：
原始數據信息：
當我們給v1追加了新元素之后：
總結：賦值其實就是將一個對象的地址賦值給一個變量，使得變量指向該內存地址。
四、淺拷貝
在Python中進行拷貝之前，我們需要導入模塊：
import copy
??淺拷貝只是拷貝數據的第一層，不會拷貝子對象。
4.1 不可變類型的淺拷貝
如果只是針對不可變的數據類型（字符串、數值型、布爾值），淺拷貝的對象和原數據對象是相同的內存地址：
從上面的結果中我們可以看出來：針對不可變類型的淺拷貝，只是換了一個名字，對象在內存中的地址其實是不變的。
4.2 可變類型的淺拷貝
首先我們討論的是不存在嵌套類型的可變類型數據（列表、字典、集合）：
從上面的例子看出來：
列表本身的淺拷貝對象的地址和原對象的地址是不同的，因為列表是可變數據類型。 列表中的元素（第1個元素為例）和淺拷貝對象中的第一個元素的地址是相同的，因為元素本身是數值型，是不可變的。
通過一個圖形來說明這個關系：
字典中也存在相同的情況：字典本身的內存地址不同，但是里面的鍵、值的內存地址是相同的，因為鍵值都是不可變類型的數據。
如果可變類型的數據中存在嵌套的結構：
從上面的兩個例子中我們可以看出來：
在可變類型的數據中，如果存在嵌套的結構類型，淺拷貝只復制最外層的數據，導致內存地址發(fā)生變化，里面數據的內存地址不會變。
五、深拷貝
深拷貝不同于淺拷貝的是：深拷貝會拷貝所有的可變數據類型，包含嵌套的數據中的可變數據。深拷貝是變量對應的值復制到新的內存地址中，而不是復制數據對應的內存地址。
5.1 不可變類型的深拷貝
關于不可變類型的深淺拷貝，其效果是相同的，具體看下面的例子：
我們得出一個結論：針對不可變數據類型的深淺拷貝，其結果是相同的。
5.2 可變類型的深拷貝
首先我們討論的是不存在嵌套的情況：
針對列表數據：
針對字典數據：
我們可以得出結論：
深拷貝對最外層數據是只拷貝數據，會開辟新的內存地址來存放數據。 深拷貝對里面的不可變數據類型直接復制數據和地址，和可變類型的淺拷貝是相同的效果。
我們討論存在嵌套類型的深拷貝（以列表為例）。
結論1：對整個存在嵌套類型的數據進行深淺拷貝都會發(fā)生內存的變化，因為數據本身是可變的。
結論2：我們查看第一個元素1的內存地址，發(fā)生三者是相同的，因為1是屬于數值型，是不可變類型。
結論3：我們查看第三個元素即里面嵌套列表的內存，發(fā)現(xiàn)只有深拷貝是不同的，因為這個嵌套的列表是可變數據類型，深拷貝在拷貝了最外層之后還會繼續(xù)拷貝子層級的可變類型。
結論4：我們查看嵌套列表中的元素的內存地址，發(fā)現(xiàn)它們是相同的，因為元素是數值型，是不可變的，不受拷貝的影響。
六、元組的深淺拷貝
元組本身是不可變數據類型，但是其中的值是可以改變的，內部可以有嵌套可變數據類型，比如列表等，會對它的拷貝結果造成影響。
6.1 不存在嵌套結構
當元組中不存在嵌套結構的時候，元組的深淺拷貝是相同的效果：
6.2 存在嵌套結構
當元組的數據中存在嵌套的可變類型，比如列表等，深拷貝會重新開辟地址，將元組重新成成一份。
七、is和==
在文章的開始就已經談過：在Python中每個變量都有自己的標識、類型和值。每個對象一旦創(chuàng)建，它的標識就絕對不會變。一個對象的標識，我們可以理解成其在內存中的地址。is()運算符比較的是兩個對象的標識；id()方法返回的就是對象標識的整數表示。
總結：is()比較對象的標識；==運算符比較兩個對象的值（對象中保存的數據）。在實際的編程中，我們更多關注的是值，而不是標識本身。
第一個例子：我們創(chuàng)建了兩個不同的對象，只是它們的值剛好相同而已。
第二個例子：我們先創(chuàng)建了一個對象v3，然后將他賦值給另一個對象v4，其實它們就是相同的對象，所以標識（內存地址）是相同的，只是它們的名字不同而已。
總結
通過大量的例子，我們得出結論：
在不可變數據類型中，深淺拷貝都不會開辟新的內存空間，用的都是同一個內存地址。 在存在嵌套可變類型的數據時，深淺拷貝都會開辟新的一塊內存空間；同時，不可變類型的值還是指向原來的值的地址。
不同的是：在嵌套可變類型中，淺拷貝只會拷貝最外層的數據，而深拷貝會拷貝所有層級的可變類型數據。