前言
本文主要介绍了python中容易面临的考试点和犯错点，即浅拷贝与深拷贝
首先，针对Python中的可变对象来说，例如列表，我们可以通过以下方式进行浅拷贝和深拷贝操作：
import copy
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
b = a # 赋值，将变量a赋值给变量b
c = a.copy() # 浅拷贝， 或者 c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a) # 深拷贝
print(a) # [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
print(b) # [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
print(c) # [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
print(d) # [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
我们可以发现，赋值、浅拷贝和深拷贝后的变量的值是一样的，但他们的“内部”真的一样吗？
本文就是回答这个问题的
参考
本文主要参考了哔哩哔哩视频：十分钟！彻底弄懂Python深拷贝与浅拷贝机制
是视频里，up主推荐了一个神奇，即pythontutor
列表（list）
结论
为了探究前言中提到的a,b,c,d是个变量是否真的一样，我们借助pythontutor来进行可视化，从内存的角度来进行探究
结论：
赋值：变量b和a是完全一样的，即他们完全共享同一个内存空间，a变，b也会跟着变。
浅拷贝：变量c只有跟a共享第二级的列表，而不共享第一级列表的内容，即改变a的第一层列表内容，c不会变，而改变a第二层列表的内容，c就会跟着变了。
深拷贝：变量d和a完全不共享任何内存，d完全是新开辟了一个新的空间，即可认为d和a是完全没有关系的，改变a或者d都不会影响对方。
测试
import copy
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
print('a:', a) # [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
print('b:', b) # [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
print('c:', c) # [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
print('d:', d) # [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
a.append(5)
a[4].append('c')
print('a:', a) # [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
print('b:', b) # [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
print('c:', c) # [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
print('d:', d) # [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
结果：
这里的结果也不用多解释了，完全符合前面的结论
元组（tuple）
由于元组是不可变对象，那它的浅拷贝与深拷贝会一样吗？例如：
import copy
a = (1, 2, 3, 4, ('a', 'b'))
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
print('a:', a)
print('b:', b)
print('c:', c)
print('d:', d)
还是直接去看内存空间
结论：
对于元组来说，赋值、浅拷贝与深拷贝没有区别，都共享同一个内存，这也很好理解，因为元组是不可变对象，是无法对变量a进行修改的
列表与元组混合
列表里面嵌套元组
import copy
a = [1, 2, 3, 4, ('a', 'b')]
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
print('a:', a)
print('b:', b)
print('c:', c)
print('d:', d)
内存情况：
结论：
就算是深拷贝，元组部分都是共享内存的
元组里面嵌套列表
import copy
a = (1, 2, 3, 4, ['a', 'b'])
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
print('a:', a)
print('b:', b)
print('c:', c)
print('d:', d)
内存情况：
结论：
完全同列表的情况
