Python 中的深浅拷贝
在讲深浅拷贝之前，咱们先重温一下 is 和 == 的区别。
在判断对象是否相等比拟的时候咱们能够用is 和 ==
- is：比拟两个对象的援用是否雷同，即 它们的 id 是否一样
- ==：比拟两个对象的值是否雷同。
id()，是 Python 的一个内置函数，返回对象的惟一标识，用于获取对象的内存地址。
如下
首先，会为整数 1 调配一个内存空间。变量 a 和 b 都指向了这个内存空间（内存地址相等），所以他们的 id 相等。
即 a is b 为 True
然而，真的所有整数数字都这样吗？答案是：不是！只有在 -25 ~ 256 范畴中的整数才不会重新分配内存空间。
如下所示：
因为 257 超出了范畴，所以 id 不雷同，所以 a is b 返回的值为 False。
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> print(id(a))
20004752
>>> print(id(b))
20001312
>>> print(a is b)
False
>>> print(a == b)
True这样做是思考到性能，Python 对 -5 到 256 的整数保护了一个数组，相当于一个缓存，当数值在这个范畴内，间接就从数组中返回绝对应的援用地址了。如果不在这个范畴内，会从新开拓一个新的内存空间。
is 和 == 哪个效率高？
相比之下，is比拟的效率更高，因为它只须要判断两个对象的 id 是否雷同即可。
而== 则须要重载__eq__ 这个函数，遍历变量中的所有元素内容，逐次比拟是否雷同。因而效率较低
浅拷贝 深拷贝
给变量进行赋值，有两种办法 间接赋值，拷贝
间接赋值就 = 就能够了。而拷贝又分为浅拷贝和深拷贝
先说论断吧：
- 浅拷贝：拷贝的是对象的援用，如果原对象扭转，相应的拷贝对象也会产生扭转
- 深拷贝：拷贝对象中的每个元素，拷贝对象和原有对象不在有关系，两个是独立的对象
光看下面的概念，对老手来讲可能不太好了解。来看上面的例子吧
赋值
a = [1, 2, 3]
b = a
print(id(a)) # 52531048
print(id(b)) # 52531048定义变量 a，同时将 a 赋值给 b。打印之后发现他们的 id 是雷同的。阐明指向了同一个内存地址。
而后批改 a 的值，再查看他们的 id
a = [1, 2, 3]
b = a
print(id(a)) # 46169960
a[1] = 0
print(a, b) # [1, 0, 3] [1, 0, 3]
print(id(a)) # 46169960
print(id(b)) # 46169960这时候发现批改后的 a 和 b 以及最开始的 a 的内存地址是一样的。也就是说 a 和 b 还是指向了那一块内存，只不过内存外面的[1, 2, 3] 变成了[1, 0, 3]
因为每次从新执行的时候内存地址都是产生扭转的，此时的 id(a) 的值 46169960 与 52531048 是一样的
所以咱们就能够判断出，b 和 a 的援用是雷同的，当 a 产生扭转的时候，b 也会产生扭转。
赋值就是：你 a 无论怎么变，你指向谁，我 b 就跟着你指向谁。
拷贝
提到拷贝就防止不了可变对象和不可变对象。
- 可变对象：当有须要扭转对象外部的值的时候，这个对象的 id 不发生变化。
- 不可变对象：当有须要扭转对象外部的值的时候，这个对象的 id 会发生变化。
a = [1, 2, 3]
print(id(a)) # 56082504
a.append(4)
# 批改列表 a 之后 id 没产生扭转，可变对象
print(id(a)) # 56082504
a = 'hello'
print(id(a)) # 59817760
a = a + 'world'
print(id(a)) # 57880072
# 批改字符串 a 之后，id 产生了变动。不可变对象
print(a) # hello world浅拷贝
拷贝的是不可变对象，肯定水平上来讲等同于赋值操作。然而对于多层嵌套构造，浅拷贝只拷贝父对象，不拷贝外部的子对象。
应用 copy 模块的 copy.copy 进行浅拷贝。
import copy
a = [1, 2, 3]
b = copy.copy(a)
print(id(a)) # 55755880
print(id(b)) # 55737992
a[1] = 0
print(a, b) # [1, 0, 3] [1, 2, 3]艰深的讲，我将当初的 a 复制一份重新分配了一个内存空间。前面你 a 怎么扭转，那跟我 b 是没有任何关系的。
对于列表的浅拷贝还能够通过 list()，list[:] 来实现
然而！我后面提到了对于多层嵌套的构造，须要留神
看上面的例子
import copy
a = [1, 2, [3, 4]]
b = copy.copy(a)
print(id(a)) # 23967528
print(id(b)) # 21738984
# 扭转 a 中的子列表
a[-1].append(5)
print(a) # [1, 2, [3, 4, 5]]
print(b) # [1, 2, [3, 4, 5]]？？为什么不是 [1, 2, [3, 4]] 呢？b 是由 a 浅拷贝失去的。我批改了 a 中嵌套的列表，发现 b 也跟着批改了？
如果还是不太了解，能够参考下图。LIST 就是一个嵌套的子对象，指向了另外一个内存空间。所以浅拷贝只是拷贝了元素1，2 和子对象的援用！
另外一种状况，如果嵌套的是一个元组呢？
import copy
a = [1, 2, (3, 4)]
b = copy.copy(a)
# 扭转 a 中的元组
a[-1] += (5,)
print(a) # [1, 2, (3, 4, 5)]
print(b) # [1, 2, (3, 4)]咱们发现浅拷贝得来的 b 并没有产生扭转。因为元组是不可变对象。扭转了元组就会生成新的对象。b 中的元组援用还是指向了旧的元组。
深拷贝
所谓深拷贝呢，就是重新分配一个内存空间（新对象），将原对象中的所有元素通过递归的形式进行拷贝到新对象中。
在 Python 中 通过 copy.deepcopy() 来实现深拷贝。
import copy
a = [1, 2, [3, 4]]
b = copy.deepcopy(a)
print(id(a)) # 66587176
print(id(b)) # 66587688
# 扭转 a 中的可变对象
a[-1].append(5)
print(a) # [1, 2, [3, 4, 5]]
print(b) # [1, 2, [3, 4]] 深拷贝之后字列表不会受原来的影响
结语
1、深浅拷贝都会对源对象进行复制，占用不同的内存空间
2、如果源对象没有子目录，则浅拷贝只能拷贝父目录，改变子目录时会影响浅拷贝的对象
3、列表的切片实质就是浅拷贝
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