前言

上一篇文章，python学习之【继承、封装、多态】主要学习了面向对象的三大特征。这篇文章记录下对python的浅拷贝的学习，下一篇文章接着学习深拷贝。

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简单了解

浅拷贝：python拷贝一般都是浅拷贝，拷贝时，对象包含的子对象内容不拷贝，因此，原对象与拷贝对象会引用同一个子对象（如果不好理解的话，可以接着往下看两张图）

浅拷贝

我们可以通过列表（可变序列）实现浅拷贝，首先我们创建一个列表a，然后将列表a的id地址以及其浅层元素和深层元素的id地址打印出来：

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对列表a进行浅拷贝：

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由这两张图可以发现，当对列表a进行浅拷贝的时候，列表a指向的内存地址是不改变的（即浅拷贝后产生的对象和原对象都是指向的同一个内存地址）；并且无论是原对象列表a的浅层元素还是深层元素，它们拷贝前后都是指向的同一个内存地址。

接着，我们对浅拷贝后产生的对象的浅层元素和深层元素进行更改：

对浅拷贝后产生的对象的浅层元素进行更改
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对浅拷贝后产生的对象的深层元素进行更改

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对于列表浅拷贝和深拷贝的示意图（Pythontutor可视化代码工具）：

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这里我参考了一个视频讲解，觉得不错，分享给大家~点此查看。

由此，我们可以对浅拷贝做一个小结：

浅拷贝只拷贝浅层元素，深层元素的内存地址不改变；当对拷贝产生的新的对象的浅层元素进行更改时，原对象的主元素不做改变；但是对拷贝后产生的对象的深层对象进行改变时，那么原对象的深层元素的地址就会发生变化。

类的浅拷贝

通过举列表浅拷贝的例子我们不难发现，浅拷贝拷贝的是对象的主元素，即会产生一个指向新的地址的主元素；而子元素不会发生拷贝，因此依然和原来对象指向的地址相同。

那么接下来我们来看一下类的浅拷贝的运用：

# 变量赋值和浅拷贝
class CPU():
    pass

class Disk():
    pass
class Computer():
    # 初始化方法
    def __init__(self,cpu,disk):
        self.cpu=cpu
        self.disk=disk
cpu1=CPU()
cpu2=cpu1
print(cpu1,id(cpu1),type(cpu1))
print(cpu2,id(cpu2),type(cpu2))
'''
<__main__.CPU object at 0x7f883d4d5cd0> 140223120760016
<__main__.CPU object at 0x7f883d4d5cd0> 140223120760016
'''
disk1=Disk()
print('disk1的信息',disk1,id(disk1),type(disk1))
computer1=Computer(cpu1,disk1)
print('computer1的信息',computer1,id(computer1),type(computer1))
# 浅拷贝
import copy
computer2=copy.copy(computer1)
print(computer1,id(computer1),computer1.cpu,computer1.disk)
print(computer2,id(computer2),computer2.cpu,computer2.disk)
'''
浅拷贝中子对象即原类的实例对象的子对象(computer1.cpu  computer1.disk)不拷贝 因此拷贝之后的computer2的参数cpu 和 disk 的内存地址也是指向原来computer1的cpu 和 disk所指向的内存地址的  但是 computer1这个实例对象发生拷贝  也就是产生了一个computer2这个新对象   这个新对象指向的id地址也和原对象的不同
<__main__.Computer object at 0x7f883d4d5d50> <__main__.CPU object at 0x7f883d4d5cd0> <__main__.Disk object at 0x7f883d4d5d10>
<__main__.Computer object at 0x7f883d4d5ed0> <__main__.CPU object at 0x7f883d4d5cd0> <__main__.Disk object at 0x7f883d4d5d10>
'''