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浅拷贝和深拷贝
拷贝函数是专门为可变数据类型 list、set、dict 应用的一种函数。作用是，当一个值指向另一个值的时候，也不会影响指向的值，如果被指向的数据是可变数据，那么它一旦被批改，指向的数据也会随之扭转。
什么是可变数据和不可变数据
咱们来举一个例子，整型是不可变的数据，那么为什么是不可变的数据呢？一个数据是不是可变的就要关系到 python 的缓存机制。
当一个数据发生变化，如果它的内存地址没有发生变化，就阐明这是一个可变数据。
比如说，咱们当初创立一个值是 a 的变量，它的值是 100，而后让这个数值发生变化，观察者个变量的内存地址是否产生了变动。
a = 100
print(a, id(a)) # 100 1610845392
a += 100
print(a, id(a)) # 200 1610848592咱们发现数值产生了变动，变量的内存也跟着产生了变动，咱们再创立一个变量 b，值也是整型 100
b = 100
print(b, id(b)) # 100 1610845392发现 b 的内存地址和 a 的内存地址是一样的，也就是说，像整型这样的数据类型，一个数字就独占一个内存地址，当某个指向这个值的变量，产生了变动的时候，不是这个变量的值要扭转，而是这个变量要寻找扭转后的值的内存地址，而后从新的指向它。只有你的硬件不重新启动，那么这个内存地址就永远也不会发生变化了，这样的数据就是不可变数据。
那么，反之就是可变数据，指的就是当变量指向的值发生变化之后，在这个内存地址上的值实打实的发生变化的值，就是可变数据类型。
比方列表，列表产生扭转之后，是在原有的根底上发生变化的，所以内存地址是不会扭转的，这就是可变数据类型，可变数据类型没有内存缓存机制，不能节俭内存，所以截然不同的数据，他们的内存地址可能是不雷同的。
a = [1, 2]
print(a, id(a)) # [1, 2] 1528536069896
a.append(3)
print(a, id(a)) # [1, 2, 3] 1528536069896
# b 和 a 的值雷同，然而内存地址不雷同
b = [1, 2, 3]
print(b, id(b)) # [1, 2, 3] 1528536069832那么拷贝函数是干什么的？
在咱们的理论工作当中，常常会应用的一种操作就是定义一个变量，它的值间接就赋给了一个原有的变量之上。可是变量定义之后咱们绝不是用来作为一个陈设的，而是要做运算、或者是做一个长期的存储，那么原有的变量的值是要扭转的，问题就来了，如果是一个不可变的数据还好，如果是可变的数据，间接的赋值他们的内存地址是雷同的，如果一个变量的值发生变化，同内存地址的的值就都产生扭转了，咱们的向要长期存储的值也就不再是咱们想要的那个值了，这是绝大多数的时候咱们不想看到的后果。
咱们拿整型为例，变量 a 间接赋值给变量 b，这个时候的变量 a b 的值是雷同的，然而如果变量 a 的值产生了变动，是丝毫不影响变量 b 的值的。
a = 100
print(a, id(a)) # 100 1610845392
b = a
print(b, id(b)) # 100 1610845392
a += 100
print(a, id(a)) # 200 1610848592
print(b, id(b)) # 100 1610845392然而如果是可变数据就不是这样的状况了
a = [1, 2]
print(a, id(a)) # [1, 2] 2077688035080
b = a
print(b, id(b)) # [1, 2] 2077688035080
a.append(3)
print(a, id(a)) # [1, 2, 3] 2077688035080
print(b, id(b)) # [1, 2, 3] 2077688035080不可变数据的这个个性既是一个长处也是一个毛病，毛病就是如果咱们想要保留 a 变量发生变化之前的的一个情况的时候，是保留不下来的，这个时候就呈现了拷贝函数，它能够将可变数据变成不可变数据那样的成果。
浅拷贝
应用拷贝函数，将 a 变量放入作为参数放入函数中，应用 b 变量承受函数的返回值，就胜利的拷贝了变量 a，变量 b 的内存地址和变量 a 的不一样，这样当它们其中一方发生变化之后，不会影响到另一方的数据。
# 拷贝函数不能间接应用，须要应用 import 导入 copy 模块，copy 模块的 copy 函数就是浅拷贝
import copy
a = [1, 2, 3]
# 变量 b 不在间接是变量 a 的间接赋值了，而是通过 copy 函数的返回值
b = copy.copy(a)
# 他们的数值一样，然而内存地址不同，所以他们之间的任意一方发生变化都不会影响到第二方。print(a, id(a)) # [1, 2, 3] 2343743813320
print(b, id(b)) # [1, 2, 3] 2343743813192
a.append(4)
print(a, id(a)) # [1, 2, 3, 4] 2343743813320
print(b, id(b)) # [1, 2, 3] 2343743813192然而如果变量 a 是一个二级容器或者是一个更多级容器，浅拷贝无奈拷贝第二级容器或者更多级的容器，所以当第二级容器或者是更多级的容器发生变化的时候，还是会发生变化，因为浅拷贝只能拷贝一级容器，所以多级容器的内存地址还是雷同的。
import copy
a = [[66,88], 2, 3]
b = copy.copy(a)
print(a, id(a)) # [[66, 88], 2, 3] 2431683163720
print(b, id(b)) # [[66, 88], 2, 3] 2431683162184
# 扭转二级容器
a[0].append(100)
print(a, id(a)) # [[66, 88, 100], 2, 3] 2431683163720
print(b, id(b)) # [[66, 88, 100], 2, 3] 2431683162184
# 浅拷贝不能拷贝二级及以上的容器
print(id(a[0])) # 1582481372872
print(id(b[0])) # 1582481372872深拷贝
浅拷贝只能拷贝一级容器
所以诞生了深拷贝，深拷贝能够拷贝所有级别的容器。
import copy
a = [[66,88], 2, 3]
# 深拷贝应用 deepcopy 函数
b = copy.deepcopy(a)
print(a, id(a)) # [[66, 88], 2, 3] 2168411158088
print(b, id(b)) # [[66, 88], 2, 3] 2168411156552
a[0].append(100)
print(a, id(a)) # [[66, 88, 100], 2, 3] 2168411158088
print(b, id(b)) # [[66, 88], 2, 3] 2168411156552
# 深拷贝所有级别的容器
print(id(a[0])) # 2168411158216
print(id(b[0])) # 2168411122760总结
应用深浅拷贝须要导入 copy 模块；
浅拷贝应用 copy 函数，只能拷贝一级容器的所有元素；
深拷贝应用 deepcopy 函数，能够拷贝所有级别容器的所有元素；
规范库 copy 中只有 copy 和deepcopy两个函数对外开放应用；
因为深拷贝要拷贝的元素跟多，所以速度会远不如浅拷贝，在编程的过程中要留神防止造成多余的零碎累赘；
python 中的不可变数据是 Number、string、tuple，可变数据是 list、set、dict；而拷贝就是专门为可变数据提供的，所以深浅拷贝只实用于 list、set、dict，当然，可变数据应用拷贝函数也不会出错，然而没有意义。
