Python ————浅拷贝与深拷贝

Python底层逻辑引用计数的特性，对于不可变对象，浅拷贝和深拷贝的作用是一致的，就相当于复制了一份副本，原对象内部的不可变对象的改变，不会影响到复制对象

        浅拷贝的拷贝。其实是拷贝了原始元素的引用（内存地址），所以当拷贝可变对象时，原对象内可变对象的对应元素的改变，会在复制对象的对应元素上，有所体现。

        深拷贝在遇到可变对象时，又在内部做了新建了一个副本。所以，不管它内部的元素如何变化，都不会影响到原来副本的可变对象。如下图所示，浅拷贝与深拷贝的区别。

• 变量：是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接空间
• 对象：被分配的一块内存，存储其所代表的值
• 引用：是自动形成的从变量到对象的指针
• 类型：属于对象，而非变量
• 不可变对象：一旦创建就不可修改的对象，包括字符串、元组、数值类型

import copy
 
def testCopy():
    '''测试浅拷贝'''
    a = [10, 20, [5, 6]]
    b = copy.copy(a)
    print("a", a)
    print("b", b)
    b.append(30)
    b[2].append(7)
    print("浅拷贝......")
    print("a", a)
    print("b", b)
 
def testDeepCopy():
    '''测试深拷贝'''
    a = [10, 20, [5, 6]]
    b = copy.deepcopy(a)
 
    print("a", a)
    print("b", b)
    b.append(30)
    b[2].append(7)
    print("深拷贝......")
    print("a", a)
    print("b", b)
 
testCopy()
print("*************")
testDeepCopy()

总结：

深拷贝：想象有两个完全相同的盒子，但它们位于不同的地方。即使它们看起来和感觉都一样，但它们是完全独立的。如果你改变一个盒子里的东西，另一个盒子不会受到任何影响。

浅拷贝：这更像是你有一个橱柜，里面有一个盒子，浅拷贝就像是把橱柜的地址分享给你，但里面的盒子我并没有复制，所以数据是公用的。

        不可变对象：比如你盒子里有一张照片。照片代表一个不可变的对象。如果你从一个盒子中取出照片并替换为另一张，另一个盒子里的照片不会受到影响，因为你实际上是改变了引用的照片，而不是原来的照片。

        可变对象：现在想象你的盒子里有一本笔记本，代表一个可变对象。你在一个盒子中的笔记本上写了一些内容，那么另一个盒子中的笔记本上也会有相同的内容，因为它们实际上是同一本笔记本的引用。

        总之，深拷贝会创建一个新的、完全独立的对象，而浅拷贝创建的对象会分享原始数据的一些引用。对于不可变对象来说，由于它们的值不能被修改，所以这种共享没有什么大的影响；但对于可变对象来说，一个对象的修改可能会影响到另一个对象。