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 = 100print(a, id(a)) # 100 1610845392a += 100print(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 = 100print(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] 1528536069896a.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 = 100print(a, id(a)) # 100 1610845392b = aprint(b, id(b)) # 100 1610845392a += 100print(a, id(a)) # 200 1610848592print(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] 2077688035080b = aprint(b, id(b)) # [1, 2] 2077688035080a.append(3)print(a, id(a)) # [1, 2, 3] 2077688035080print(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 copya = [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] 2343743813320print(b, id(b)) # [1, 2, 3] 2343743813192a.append(4)print(a, id(a)) # [1, 2, 3, 4] 2343743813320print(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 copya = [[66,88], 2, 3]b = copy.copy(a)print(a, id(a)) # [[66, 88], 2, 3] 2431683163720print(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] 2431683163720print(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])) # 1582481372872print(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 copya = [[66,88], 2, 3]# 深拷贝应用deepcopy函数b = copy.deepcopy(a)print(a, id(a)) # [[66, 88], 2, 3] 2168411158088print(b, id(b)) # [[66, 88], 2, 3] 2168411156552a[0].append(100)print(a, id(a)) # [[66, 88, 100], 2, 3] 2168411158088print(b, id(b)) # [[66, 88], 2, 3] 2168411156552# 深拷贝所有级别的容器print(id(a[0])) # 2168411158216print(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。