Python中的深拷貝和淺拷貝詳解
要說清楚Python中的深淺拷貝，需要搞清楚下面一系列概念:
變量-引用-對象(可變對象，不可變對象)-切片-拷貝(淺拷貝，深拷貝)
【變量-對象-引用】
在Python中一切都是對象，比如說:3, 3.14, 'Hello', [1,2,3,4],{'a':1}......
甚至連type其本身都是對象，type對象
Python中變量與C/C++/Java中不同，它是指對象的引用，Python是動態(tài)類型，程序運行時候，會根據(jù)對象的類型
來確認(rèn)變量到底是什么類型。
單獨賦值： 比如說：
>>> a = 3
在運行a=3后，變量a變成了對象3的一個引用。在內(nèi)部，變量事實上是到對象內(nèi)存空間的一個指針
因為Python的變量不過是對象的引用，或指向?qū)ο蟮闹羔槪虼嗽诔绦蛑锌梢越?jīng)常改變變量引用
>>> x = 42 #變量綁定到整型對象
>>> x = 'Hello' #現(xiàn)在又成了字符串
>>> x = [1,2,3] #現(xiàn)在又成了列表
專業(yè)表述如下:
變量是一個系統(tǒng)表的元素，擁有指向?qū)ο蟮倪B接的空間
對象是被分配的一塊內(nèi)存，存儲其所代表的值
引用是自動形成的從變量到對象的指針
特別注意: 類型屬于對象，不是變量
比如像剛才的a=3, 整數(shù)對象3包含了兩重信息
1.值為3
2.一個頭部信息：告訴Pthyon，這是個整數(shù)對象[相當(dāng)于一個指向int的指針]
共享引用: 比如說：
>>> a = 3
>>> b = a
在運行賦值語句b = a之后，變量a和變量b指向了同一個對象的內(nèi)存空間.
從上圖可以看到，a和b，其id完全一樣，指向同一個整數(shù)對象3，或者說同一塊內(nèi)存
如果刪掉a后, 不會影響b
拷貝概念的引入就是針對:可變對象的共享引用潛在的副作用而提出的.
【可變對象-不可變對象】
在Python中不可變對象指：一旦創(chuàng)建就不可修改的對象，包括字符串，元祖，數(shù)字
在Python中可變對象是指：可以修改的對象，包括：列表、字典
上面說的a,b都是整數(shù)，整數(shù)是不可變對象，如果是可變對象的話，就是另外一回事了。
>>> L1 = [2,3,4] #L1變量指向的是一個可變對象:列表
>>> L2 = L1 #將L1值賦給L2后，兩者共享引用同一個列表對象[1,2,3,4]
>>> L1[0] = 200 #因為列表可變，改變L1中第一個元素的值
>>> L1; L2 #改變后，L1，L2同時改變，因為對象本身值變了
[200, 3, 4]
[200, 3, 4]
如果不想改變列表L2的值，有兩種方法:切片 和 copy模塊
>>> L1 = [2,3,4]
>>> L2 = L1
>>> id(L1);id(L2) #共享引用一個可變對象
45811784L
45811784L
>>> L2 = L1[:] #切片操作
>>> id(L1);id(L2) #切片后，對象就不一樣了
45811784L
45806920L
>>> L1[0] = 200
>>> L1;L2 #L1發(fā)生改變，L2沒有變化
[200, 3, 4]
[2, 3, 4]
【拷貝】
1. 切片技術(shù)應(yīng)用于所有的序列，包括：列表、字符串、元祖
>>>但切片不能應(yīng)用于字典。對字典只能使用D.copy()方法或D.deepcopy()方法.
2. 深淺拷貝，即可用于序列，也可用于字典
>>> import copy
>>> X = copy.copy(Y) #淺拷貝：只拷貝頂級的對象，或者說：父級對象
>>> X = copy.deepcopy(Y) #深拷貝：拷貝所有對象，頂級對象及其嵌套對象?；蛘哒f：父級對象及其子對象
如果字典只有頂級對象:
如果字典中嵌套對象:
【結(jié)論】
深淺拷貝都是對源對象的復(fù)制，占用不同的內(nèi)存空間
如果源對象只有一級目錄的話，源做任何改動，不影響深淺拷貝對象
如果源對象不止一級目錄的話，源做任何改動，都要影響淺拷貝，但不影響深拷貝
序列對象的切片其實是淺拷貝，即只拷貝頂級的對象
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