深拷贝与浅拷贝的区别¶
直接赋值¶
首先，如果我们不进行拷贝，而是直接赋值，很有可能会出现意料之外的结果。比如 a 是一个列表，b=a，那么修改a的同时，b也会同样被修改，因为Python对象的赋值都是进行引用（内存地址）传递的，实际上 a 和 b 指向的都是同一个对象。
>>> a = [1,2,3]
>>> b = a
>>> a[2] = 4
>>> a
[1, 2, 4]
>>> b
[1, 2, 4]
>>> a is b
True
浅拷贝¶
为了避免这种情况发生，我们可以使用浅拷贝：
>>> a = [1,2,3]
>>> import copy
>>> b = copy.copy(a)
>>> b is a
False
>>> a[0] is b[0]
True
浅拷贝会创建一个新的对象，然后把生成的新对象赋值给新变量。注意这句话的意思，上面这个例子中1，2，3这三个int型对象并没有创建新的，新的对象是指 copy 创建了一个新的列表对象，这样 a 和 b 这两个变量指向的列表对象就不是同一个，但和两个列表对象里面的元素依然是按引用传递的，所以a列表中的对象1和b列表中的对象1是同一个。 但是这时修改a列表的不可变对象，b列表不会受到影响：
>>> a[0] = 4
>>> a
[4, 2, 3]
>>> b
[1, 2, 3]
由于浅拷贝时，对于对象中的元素，浅拷贝只会使用原始元素的引用（内存地址），所以如果对象中的元素是可变对象，浅拷贝就没辙了。比方说列表中包含一个列表，这时改动a，浅拷贝的b依然可能受影响：
>>> a = [1,2,[3,]]
>>> b = copy.copy(a)
>>> a is b
False
>>> a[2].append(4)
>>> a
[1, 2, [3, 4]]
>>> b
[1, 2, [3, 4]]
可以产生浅拷贝的操作有以下几种：
- 使用切片[:]操作
- 使用工厂函数（list/dir/set）
工厂函数看上去像函数，实质上是类，调用时实际上是生成了该类型的一个实例，就像工厂生产货物一样.
- 使用 copy 模块中的 copy() 函数
深拷贝¶
对于这个问题，又引入了深拷贝机制，这时不仅创建了新的对象，连对象中的元素都是新的，深拷贝都会重新生成一份，而不是简单的使用原始元素的引用（内存地址）。注意了，对象中的元素，不可变对象还是使用引用，因为没有重新生成的必要，变量改动时会自动生成另一个不可变对象，然后改变引用的地址。但可变对象的内容是可变的，改动后不会产生新的对象，也不会改变引用地址，所以需要重新生成。
>>> a = [1,2,[3,]]
>>> b = copy.deepcopy(a)
>>> a is b
False
>>> a[0] is b[0]
True
>>> a[2] is b[2]
False
这时再改变a中的元素对b就完全没有影响了：
>>> a = [1,2,[3,]]
>>> b = copy.deepcopy(a)
>>> a[2].append(4)
>>> a
[1, 2, [3, 4]]
>>> b
[1, 2, [3]]
特殊情况¶
- 对于非容器类型（如数字、字符串、和其他'原子'类型的对象）是没有拷贝这个说法的。
>>> a = 'hello'
>>> b = copy.copy(a)
>>> c = copy.deepcopy(a)
>>> a is b
True
>>> a is c
True
对于这种类型的对象，无论是浅拷贝还是深拷贝都不会创建新的对象。
- 如果元祖变量只包含原子类型对象，则不能深拷贝：
原子类型指所有的数值类型以及字符串
>>> a=(1,2,3)
>>> a = (1,2,3)
>>> b = copy.copy(a)
>>> c = copy.deepcopy(a)
>>> a is b
True
>>> a is c
True
元组本身是不可变对象，如果元组里的元素也是不可变对象，就没有进行拷贝的必要了。实测如果元组里面的元素是只包含原子类型对象的元组，则也属于这个范畴。
>>> a = (1,2,(3,))
>>> b = copy.copy(a)
>>> c = copy.deepcopy(a)
>>> a is c
True
>>> a is b
True
总结¶
- Python中对象的赋值都是进行对象引用（内存地址）传递
- 使用copy.copy()，可以进行对象的浅拷贝，它复制了对象，但对于对象中的元素，依然使用原始的引用.
- 如果需要复制一个容器对象，以及它里面的所有元素（包含元素的子元素），可以使用copy.deepcopy()进行深拷贝
- 非容器类型（如数字、字符串、和其他'原子'类型的对象）不存在拷贝。
- 只包含原子类型对象的元组变量不存在拷贝。