Python简明教程第13节：浅拷贝和深拷贝

首先是一张图。

一种浅拷贝

你也许会发现，这张图在上篇文章中出现过，没错，就是出现过，但是备注不同。

这篇文章也由上篇文章中可变数据类型中的最后一句总结 “可变数据类型的改变总是在原地址处改变，而不会指向一个新的地址。” 来引入。

在Python中的赋值操作其实就是将对象的引用(地址)赋值给变量。

赋值操作

我们在讨论浅拷贝和深拷贝的时候，我们不考虑不可变对象。不可变对象类型，没有被拷贝的说法，即便是深拷贝，拷贝得到的对象和源对象的地址也都是一样的，就算是对其重新赋值，也只是新创建了一个对象，然后将其地址赋值给变量而已。一句话就是，不可变类型，不管是深拷贝还是浅拷贝，地址值和拷贝后的值都是一样的。

深拷贝和浅拷贝之间的差别主要体现在可变对象上，尤其是在可变对象中包含子对象的时候，而如果这个子对象也是可变对象的时候就是本文讨论的重点。我们设定一个这样的场景，观察赋值，浅拷贝，深拷贝之间的差异。

tar

首先是赋值：

赋值

可以看到，赋值得到对象和源对象的地址相同，其子对象的地址也完全相同。

然后是浅拷贝：

浅拷贝

可以看到，赋值得到对象和源对象的地址不同，但是其子对象的地址却是完全相同的。

最后是深拷贝:

深拷贝

可以看到，赋值得到对象和源对象的地址不同，而且其子对象的地址也都完全不同。

1，无论是浅拷贝，还是深拷贝都是对源对象的复制，地址不相同，占用不同的内存空间。

2，不可变类型的对象，没有拷贝的概念，因为最终的地址值和值都是相等的。

3，可变类型： 

                赋值： 值相等，地址相等 

                copy浅拷贝：值相等，地址不相等 

                deepcopy深拷贝：值相等，地址不相等

Then，that’s all，thank you。