深浅拷贝

Python中，对象的赋值，拷贝（深/浅拷贝）之间是有差异的，如果使用的时候不注意，就可能产生意外的结果
其实这个是由于共享内存导致的结果

拷贝：原则上就是把数据分离出来，复制其数据，并以后修改互不影响。

先看一个非拷贝的例子

赋值：数据完全共享（赋值是在内存中指向同一个对象，如果是可变(mutable)类型，比如列表，修改其中一个，另一个必定改变

如果是不可变类型(immutable),比如字符串，修改了其中一个，另一个并不会改变

深拷贝是对于一个对象所有层次的拷贝（递归）copy.deepcopy
浅拷贝是对于一个对象的顶层拷贝；通俗的理解是：拷贝了引用，并没有拷贝内容.copy.copy

要想知道两者的区别，首先要知道什么是可变类型和不可变类型？

不可变类型：整型，长整型，浮点数，复数，布尔，字符串，元组
可变类型：列表，字典。

深浅拷贝有什么区别那？

1、如果用copy.copy、copy.deepcopy对一个全部都是不可变类型的数据进行拷贝，那么它们结果相同，都是引用指向；
2、如果拷贝的是一个拥有不可变类型的数据，即使元组是最顶层，那么deepcopy依然是深拷贝，而copy.copy还是指向

3、基本上只要不是我们自已手动调用的deepcopy方法都是浅拷贝，切片拷贝字典拷贝都是浅拷贝，而有些内置函数可以生成拷贝(list)，属于深拷贝:a = list(range(10))

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，针对的对象包含可变数据类型时，两者才有上述区别;

eg:

>>> 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)
139814459865608
>>> id(d)
139814459865288
>>> id(c[0])
139814459768648
>>> id(d[0])
139814459768648
>>> id(a)
139814459768648
>>> e = copy.deepcopy(c)
>>> id(e)
139814459027720
>>> id(c)
139814459865608
>>> id(c[1])
139814459767560
>>> id(b)
139814459767560
>>> id(e[1])
139814458868872
>>> id(d[1])
139814459767560

>>> a = [11,22]
>>> b = [33,44]
>>> c = (a,b)
>>> c
([11, 22], [33, 44])
>>> d = copy.copy(c)
>>> id(c)
139814458868808
>>> id(d)
139814458868808
>>> e = copy.deepcopy(c)
>>> id(e)
139814459842504
>>> id(c[1])
139814458869064
>>> id(e[1])
139814459767560
>>> id(d[1])
139814458869064
>>> id(a)
139814459866568
>>> id(b)
139814458869064