对python中浅拷贝和深拷贝分析详细介绍

首先，我们知道Python3中，有6个标准的数据类型，他们又分为可以变和不可变。

• 不可变：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）。
• 可以变：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。

一.浅拷贝

a 和 b 是一个独立的对象，但他们的子对象还是指向统一对象（是引用）
浅拷贝后，改变原始对象中为可变类型的元素的值，会同时影响拷贝对象；改变原始对象中为不可变类型的元素的值，不会响拷贝对象。

#定义一个列表，第一个元素是可变类型>>> A = [[1,2],\'fei\',90]#浅拷贝
>>> B = copy.copy(A)#对象地址是否相同
>>> A is B
False#第一个元素地址是否相同
>>> A[0] is B[0]
True#第二个元素地址是否相同
>>> A[1] is B[1]
True#改变第一个可变类型的值，查看复制对象变化
>>> A[0][0] = 2
>>> A
[[2, 2], \'fei\', 90]#复制对象也跟着改变了
>>> B
[[2, 2], \'fei\', 90]#改变第二个不可变类型的值，查看复制对象变化
>>> A[1] = \'anne\'
>>> A
[[2, 2], \'anne\', 90]#复制对象没有改变
>>> B
[[2, 2], \'fei\', 90]

二.深拷贝

a 和 b 完全拷贝了父对象及其子对象，两者是完全独立的。
深拷贝，除了顶层拷贝，还对子元素也进行了拷贝。
经过深拷贝后，原始对象和拷贝对象所有的可变元素地址都没有相同的了。

#深拷贝>>> C = copy.deepcopy(A)#对象地址是否相同
>>> A is C
False#第一个元素地址是否相同
>>> A[0] is C[0]
False#第二个元素地址是否相同
>>> A[1] is C[1]
True#改变第一个元素，查看复制元素变化
>>> A[0][0] = 2
>>> A
[[2, 2], \'fei\', 90]#复制元素不变，对复制元素没影响
>>> C
[[1, 2], \'fei\', 90]
#改变第二个元素，查看复制元素变化
>>> A[1] = \'Anne\' >>> A[[2, 2], \'Anne\', 90]
#复制元素不变，对复制元素没影响
>>> C[[1, 2], \'fei\', 90]

在这里看到一个让我困惑的问题，A is B

三.赋值引用

a 和 b 都指向同一个对象

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#赋值引用
>>> A = [[1,2],\'fei\',90]
>>> D = A
#对象地址是否相同
>>> A is D
True
#第一个元素地址是否相同
>>> A[0] is D[0]
True
#第二个元素地址是否相同
>>> A[1] is D[1]
True
#改变A中第一个元素，查看是否影响D
>>> A[0][0] = 2
>>> A
[[2, 2], \'fei\', 90]
#D中第一个元素也跟着改变
>>> D
[[2, 2], \'fei\', 90]
#改变D中第二个元素，查看是否影响A
>>> D[1] = \'anne\'
#A中第二个元素也改变了
>>> A
[[2, 2], \'anne\', 90]
>>> D
[[2, 2], \'anne\', 90]
>>>

来源：https://www.cnblogs.com/python960410445/p/15240304.html
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