目录
前言
1. 浅拷贝和深拷贝的概念
2. is和==的区别
3. 赋值操作
4. copy模块里面的copy()方法
5. copy模块里面的deepcopy()方法
6.字典自带的copy方法
7.切片表达式拷贝
前言
Python 的所有变量其实都是指向内存中的对象的一个指针，这确实和之前学过的强类型语言（Java）是有不同的。因为变量是指针，所以所有的变量无类型限制，可以指向任意对象。指针的内存空间大小是与类型无关的，其内存空间只是保存了所指向数据的内存地址。
对象还分两类：一类是可修改的，一类是不可修改的。可修改(mutable)的类型叫做值类型，不可修改(immutable)类型叫做引用类型。
不可变(immutable)对象类型
int，float，decimal，complex，bool，str，tuple，range，frozenset，bytes
可变(mutable)对象类型
list，dict，set，bytearray，user-defined classes (unless specifically made immutable)
为了探索对象在内存的存储，我们可以求助于Python的内置函数id()。它用于返回对象的身份(唯一标识符，标识符是一个整数）其实，这里所谓的身份，就是该对象的内存地址。
a = 1
print(id(a))
print(hex(id(a)))
在我的计算机上，它们返回的是:
11246696 '0xab9c68'
分别为内存地址的十进制和十六进制表示。
1. 浅拷贝和深拷贝的概念
以下分别是百度百科对浅拷贝和深拷贝的定义：
浅拷贝：
浅拷贝是按位拷贝对象，它会创建一个新对象，这个对象有着原始对象属性值的一份精确拷贝。如果属性是基本类型，拷贝的就是基本类型的值；如果属性是内存地址（引用类型），拷贝的就是内存地址 ，因此如果其中一个对象改变了这个地址，就会影响到另一个对象。即默认拷贝构造函数只是对对象进行浅拷贝复制(逐个成员依次拷贝)，即只复制对象空间而不复制资源。
深拷贝：
深拷贝会拷贝所有的属性，并拷贝属性指向的动态分配的内存。当对象和它所引用的对象一起拷贝时即发生深拷贝。源对象与拷贝对象互相独立，其中任何一个对象的改动都不会对另外一个对象造成影响。深拷贝相比于浅拷贝速度较慢并且花销较大。
简单说就是：
浅拷贝只复制某个对象的引用，而不复制对象本身，新旧对象还是共享同一块内存。
深拷贝会创造一个一摸一样的对象，新对象和原对象不共享内存，修改新对象不会改变原对对象。
在python中
浅拷贝(copy())：拷贝父对象，不会拷贝对象内部的子对象。
深拷贝(deepcopy())：是copy模块中的方法，完全拷贝了子对象和父对象
2. is和==的区别
python是一种面向对象的语言，python中对象包含三种基本要素：id(返回的是对象的地址)、type(返回的是对象的数据类型)及value(对象的值)。
is和==都可以对两个对象进行比较，而且它们的返回值都是布尔类型。但是它们比较的内容是不同的，不然两个函数的作用就重复了。首先我们来看下例子，从实际操作中来看下二者的区别。
从上面的例子可以得出，is和==比较的对象的内容时不同的，即：is比较的是两个对象的地址值，也就是说两个对象是否为同一个实例对象；而==比较的是对象的值是否相等，其调用了对象的__eq__()方法。
那么怎么才能让两个对象的地址值相等呢，如果想让一个对象ls2 is ls1返回True应该怎么操作呢，我们可以把ls1赋值给ls2，这样ls1和ls2指向的就是同一个内存地址，ls1 == ls2和ls1 is ls2返回的都是True。如下图所示：
3. 赋值操作
在上面提到了赋值操作， 在python中对象赋值实际上是对象的引用。当创建一个对象，然后把它赋值给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用。
ls1 = ls赋值引用，ls1和ls都指向同一个对象。内存图如下所示：
综上，赋值操作只是浅拷贝传递对象的引用而已，原始列表改变，被赋值的变量也会做相同的改变，所以属于浅拷贝。
前面讲到python中分为可变类型和不可变类型，下面分别按照这2种类型介绍浅拷贝和深拷贝。
4. copy模块里面的copy()方法
可变类型和不可变类型在浅拷贝中的区别
# coding=utf-8
import copy
'''
不可变类型Number String Tuple
'''
num1 = 17
num2 = copy.copy(num1)
print("num1:" + str(id(num1)))
print("num2:" + str(id(num1)))
# num1和num2的地址都相同
str1 = "hello"
str2 = copy.copy(str1)
print("str1:" + str(id(str1)))
print("str2:" + str(id(str2)))
# str1和str2的地址都相同
tup1 = (18, "tom")
tup2 = copy.copy(tup1)
print("tup1:" + str(id(tup1)))
print("tup2:" + str(id(tup2)))
# tup1和tup2的地址都相同
'''
可变类型List、Dictionary、Set
'''
list1 = [11,12]
list2 = copy.copy(list1)
print("list1:" + str(id(list1)))
print("list2:" + str(id(list2)))
# list1和list2的地址不相同
dic1 = {"key": "hello", "num": 18}
dic2 = copy.copy(dic1)
print("dic1:" + str(id(dic1)))
print("dic2:" + str(id(dic2)))
# dic1和dic2的地址不相同
set1 = {"AA","BB"}
set2 = copy.copy(set1)
print("set1:" + str(id(set1)))
print("set2:" + str(id(set2)))
# set1和set2的地址不相同
输出结果：
num1:58549080
num2:58549080
str1:60653712
str2:60653712
tup1:60127112
tup2:60127112
list1:60101000
list2:60190344
dic1:60203624
dic2:60205528
set1:60064936
set2:60064712
从以上输出结果可以看到：
- 对于不可变类型 Number String Tuple，浅复制仅仅是地址指向，不会开辟新空间拷贝值
- 对于可变类型 List、Dictionary、Set，浅复制会开辟新的空间地址，进行浅拷贝
那如果对对象作出修改操作呢？
1）最外层的数据类型是不可变的，内层数据是可变的
import copy
'''
最外层的数据类型是不可变的，内层数据是可变的
'''
a=[34, 56]
b=[89, 37]
c=(a, b)
d=copy.copy(c)
print("c: %s" % str(c))
print("d: %s" % str(d))
print("id(a): %s" % id(a))
print("id(b): %s" % id(b))
print("id(c): %s" % id(c))
print("id(d): %s" % id(d))
print("id(c[0]): %s" % id(c[0]))
print("id(c[1]): %s" % id(c[1]))
print("id(d[0]): %s" % id(d[0]))
print("id(d[1]): %s" % id(d[1]))
a.append(90)
print("c: %s" % str(c))
print("d: %s" % str(d))
输出结果：
c: ([34, 56], [89, 37])
d: ([34, 56], [89, 37])
id(a): 56627592
id(b): 56639880
id(c): 56640648
id(d): 56640648
id(c[0]): 56627592
id(c[1]): 56639880
id(d[0]): 56627592
id(d[1]): 56639880
c: ([34, 56, 90], [89, 37])
d: ([34, 56, 90], [89, 37])从以上输出结果可以看到，c=(a, b)的最外层是元组不可变类型，d在进行浅拷贝的时候，是直接引用c的地址，而不是再开辟新的地址空间存放。c=(a, b)的内层是列表可变类型，d在进行浅拷贝的时候，内层元素是引用的a和b的地址，也没有开辟新的地址空间存放。当a发生变化后，d也随之发生了变更。
2）最外层的数据类型是不可变的，内层数据也是不可变的
import copy
'''
最外层的数据类型是不可变的，内层数据也是不可变的
'''
a=(34, 56)
b=(89, 37)
c=(a, b)
d=copy.copy(c)
print("c: %s" % str(c))
print("d: %s" % str(d))
print("id(a): %s" % id(a))
print("id(b): %s" % id(b))
print("id(c): %s" % id(c))
print("id(d): %s" % id(d))
print("id(c[0]): %s" % id(c[0]))
print("id(c[1]): %s" % id(c[1]))
print("id(d[0]): %s" % id(d[0]))
print("id(d[1]): %s" % id(d[1]))
输出结果：
c: ((34, 56), (89, 37))
d: ((34, 56), (89, 37))
id(a): 59722120
id(b): 59722184
id(c): 59720840
id(d): 59720840
id(c[0]): 59722120
id(c[1]): 59722184
id(d[0]): 59722120
id(d[1]): 59722184从以上输出结果可以看到，c=(a, b)的最外层是元组不可变类型，d在进行浅拷贝的时候，是直接引用c的地址，而不是再开辟新的地址空间存放。c=(a, b)的内层是不可变类型，d在进行浅拷贝的时候，内层元素是引用的a和b的地址，也没有开辟新的地址空间存放。
3）最外层的数据类型是可变的，内层数据也是可变的
import copy
'''
最外层的数据类型是可变的，内层数据也是可变的
'''
a=[34, 56]
b=[89, 37]
c=[a, b]
d=copy.copy(c)
print("c: %s" % c)
print("d: %s" % d)
print("id(a): %s" % id(a))
print("id(b): %s" % id(b))
print("id(c): %s" % id(c))
print("id(d): %s" % id(d))
print("id(d[0]): %s" % id(d[0]))
print("id(d[1]): %s" % id(d[1]))
a.append(90)
print("c: %s" % c)
print("d: %s" % d)
输出结果：
c: [[34, 56], [89, 37]]
d: [[34, 56], [89, 37]]
id(a): 59249032
id(b): 59261320
id(c): 59263624
id(d): 59338568
id(d[0]): 59249032
id(d[1]): 59261320
c: [[34, 56, 90], [89, 37]]
d: [[34, 56, 90], [89, 37]]从以上输出结果可以看到，c=(a, b)的最外层是列表可变类型，d在进行浅拷贝的时候，是开辟了新的地址空间存放。c=(a, b)的内层是列表可变类型，d在进行浅拷贝的时候，内层元素是引用的a和b的地址，而没有开辟新的地址空间存放。当a发生变化后，d也随之发生了变更。
4）最外层的数据类型是可变的，内层数据是不可变的
import copy
'''
浅拷贝是对一个对象父级（外层）的拷贝，并不会拷贝子级（内部）。
最外层的数据类型是可变的，内层数据是不可变的
'''
a=(34, 56)
b=(89, 37)
c=[a, b]
d=copy.copy(c)
print("c: %s" % c)
print("d: %s" % d)
print("id(a): %s" % id(a))
print("id(b): %s" % id(b))
print("id(c): %s" % id(c))
print("id(d): %s" % id(d))
print("id(d[0]): %s" % id(d[0]))
print("id(d[1]): %s" % id(d[1]))
输出结果：
c: [(34, 56), (89, 37)]
d: [(34, 56), (89, 37)]
id(a): 52381896
id(b): 52381960
id(c): 52367752
id(d): 52448968
id(d[0]): 52381896
id(d[1]): 52381960从以上输出结果可以看到，c=(a, b)的最外层是列表可变类型，d在进行浅拷贝的时候，是开辟了新的地址空间存放。c=(a, b)的内层是不可变类型，d在进行浅拷贝的时候，内层元素是引用的a和b的地址，而没有开辟新的地址空间存放。
综上，可以得出结论：
浅拷贝是对一个对象父级（外层）的拷贝，并不会拷贝子级（内部）。使用浅拷贝的时候，分为两种情况。
第一种，如果最外层的数据类型是可变的，比如说列表，字典等，浅拷贝会开启新的地址空间去存放。
第二种，如果最外层的数据类型是不可变的，比如元组，字符串等，浅拷贝对象的时候，还是引用对象的地址空间。
5. copy模块里面的deepcopy()方法
1）最外层的数据类型是不可变的，内层数据是可变的
import copy
'''
最外层的数据类型是不可变的，内层数据是可变的
'''
a=[34, 56]
b=[89, 37]
c=(a, b)
d=copy.deepcopy(c)
print("c: %s" % str(c))
print("d: %s" % str(d))
print("id(a): %s" % id(a))
print("id(b): %s" % id(b))
print("id(c): %s" % id(c))
print("id(d): %s" % id(d))
print("id(c[0]): %s" % id(c[0]))
print("id(c[1]): %s" % id(c[1]))
print("id(d[0]): %s" % id(d[0]))
print("id(d[1]): %s" % id(d[1]))
a.append(90)
print("c: %s" % str(c))
print("d: %s" % str(d))
输出结果：
c: ([34, 56], [89, 37])
d: ([34, 56], [89, 37])
id(a): 52367752
id(b): 52380040
id(c): 52380808
id(d): 52380872
id(c[0]): 52367752
id(c[1]): 52380040
id(d[0]): 52382472
id(d[1]): 52457160
c: ([34, 56, 90], [89, 37])
d: ([34, 56], [89, 37])从以上输出结果可以看到，c=(a, b)的最外层是元组不可变类型，d在进行深拷贝的时候，是开辟了新的地址空间存放。c=(a, b)的内层是列表可变类型，d在进行深拷贝的时候，内层元素也开辟了新的地址空间存放。当a发生变化后，d并没有发生变更。
2）最外层的数据类型是不可变的，内层数据也是不可变的
import copy
'''
最外层的数据类型是不可变的，内层数据也是不可变的
'''
a=(34, 56)
b=(89, 37)
c=(a, b)
d=copy.deepcopy(c)
print("c: %s" % str(c))
print("d: %s" % str(d))
print("id(a): %s" % id(a))
print("id(b): %s" % id(b))
print("id(c): %s" % id(c))
print("id(d): %s" % id(d))
print("id(c[0]): %s" % id(c[0]))
print("id(c[1]): %s" % id(c[1]))
print("id(d[0]): %s" % id(d[0]))
print("id(d[1]): %s" % id(d[1]))
输出结果：
c: ((34, 56), (89, 37))
d: ((34, 56), (89, 37))
id(a): 48187848
id(b): 48187912
id(c): 48186504
id(d): 48186504
id(c[0]): 48187848
id(c[1]): 48187912
id(d[0]): 48187848
id(d[1]): 48187912从以上输出结果可以看到，c=(a, b)的最外层是元组不可变类型，d在进行深拷贝的时候，是开辟了新的地址空间存放。c=(a, b)的内层是不可变类型，d在进行深拷贝的时候，内层元素是引用的a和b的地址，而没有开辟新的地址空间存放。
3）最外层的数据类型是可变的，内层数据也是可变的
import copy
'''
最外层的数据类型是可变的，内层数据也是可变的
'''
a=[34, 56]
b=[89, 37]
c=[a, b]
d=copy.deepcopy(c)
print("c: %s" % c)
print("d: %s" % d)
print("id(a): %s" % id(a))
print("id(b): %s" % id(b))
print("id(c): %s" % id(c))
print("id(d): %s" % id(d))
print("id(d[0]): %s" % id(d[0]))
print("id(d[1]): %s" % id(d[1]))
a.append(90)
print("c: %s" % c)
print("d: %s" % d)
输出结果：
c: [[34, 56], [89, 37]]
d: [[34, 56], [89, 37]]
id(a): 59380104
id(b): 59392392
id(c): 59394696
id(d): 59394824
id(d[0]): 59469512
id(d[1]): 59469768
c: [[34, 56, 90], [89, 37]]
d: [[34, 56], [89, 37]]从以上输出结果可以看到，c=(a, b)的最外层是列表可变类型，d在进行深拷贝的时候，是开辟了新的地址空间存放。c=(a, b)的内层是列表可变类型，d在进行深拷贝的时候，内层元素也开辟了新的地址空间存放。当a发生变化后，d并没有发生变更。
4）最外层的数据类型是可变的，内层数据是不可变的
import copy
'''
浅拷贝是对一个对象父级（外层）的拷贝，并不会拷贝子级（内部）。
最外层的数据类型是可变的，内层数据是不可变的
'''
a=(34, 56)
b=(89, 37)
c=[a, b]
d=copy.deepcopy(c)
print("c: %s" % c)
print("d: %s" % d)
print("id(a): %s" % id(a))
print("id(b): %s" % id(b))
print("id(c): %s" % id(c))
print("id(d): %s" % id(d))
print("id(d[0]): %s" % id(d[0]))
print("id(d[1]): %s" % id(d[1]))
输出结果：
c: [(34, 56), (89, 37)]
d: [(34, 56), (89, 37)]
id(a): 45041928
id(b): 45041992
id(c): 45027720
id(d): 45040008
id(d[0]): 45041928
id(d[1]): 45041992从以上输出结果可以看到，c=(a, b)的最外层是列表可变类型，d在进行深拷贝的时候，是开辟了新的地址空间存放。c=(a, b)的内层是不可变类型，d在进行深拷贝的时候，内层元素是引用的a和b的地址，而没有开辟新的地址空间存放。
综上，可以得出结论：
深拷贝对一个对象是所有层次的拷贝（递归），内部和外部都会被拷贝过来。
深拷贝也分两种情况：
第一种，最外层数据类型可变。外部的都会拷贝过来。如果里面是可变数据类型，会新开辟地址空间存放。如果内部数据类型不可变，才会如同浅拷贝一样，是对地址的引用。
第二种，外层数据类型不可变，如果里面是可变数据类型，外部和内部都会新开辟地址空间存放。如果内部数据类型不可变，外部和内部都是对地址的引用。
6.字典自带的copy方法
dict_1 = {"key1":[1,2,3,4],"key2":"val2"}
dict_2 = dict_1.copy()
dict_1["key1"].append(5)
print("id(dict_1)",id(dict_1),id(dict_1["key1"]),dict_1)
print("id(dict_2)",id(dict_2),id(dict_1["key1"]),dict_2)
输出结果：
('id(dict_1)', 43262840L, 48538120L, {'key2': 'val2', 'key1': [1, 2, 3, 4, 5]})
('id(dict_2)', 48598552L, 48538120L, {'key2': 'val2', 'key1': [1, 2, 3, 4, 5]})可以看出，父对象被拷贝到了一个新内存地址，但是对于子对象只是引用了它的内存地址，并没有拷贝子对象里面可迭代的内容。如果子对象里面的内容修改后，被赋值的变量也会做相同的改变，所以字典中的copy方法属于浅拷贝。
7.切片表达式拷贝
num1 = [1, 2, 3, [4, 5]]
num2 = num1[:]
num1[0] = 0
num1.append(5)
num1[3].append(6)
print(num1, id(num1))
print(num2, id(num2))
print(num1[3], id(num1[3]))
print(num2[3], id(num2[3]))
输出结果：
([0, 2, 3, [4, 5, 6], 5], 57012616L)
([1, 2, 3, [4, 5, 6]], 57012744L)
([4, 5, 6], 57000328L)
([4, 5, 6], 57000328L)由此可见，切片操作并没有复制可变类型的元素而是复制了可变类型的地址，相当于浅拷贝。
参考文章：
python之浅拷贝和深拷贝的区别_埃菲尔没有塔尖的博客-CSDN博客_python 深拷贝和浅拷贝的区别
Python之中切片是浅拷贝吗？Python怎么实现浅拷贝 - 优草派
python赋值、深拷贝和浅拷贝的区别详解_测试小白00的博客-CSDN博客_python赋值和浅拷贝
python中的is和==区别_Tonywu2018的博客-CSDN博客_python is和==的区别
python3浅拷贝与深拷贝的区别和理解 - 简书
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