深浅拷贝
在研究Python的深浅拷贝区别前需要先弄清楚以下的一些基础概念：
变量--引用--对象（可变对象，不可变对象）
切片（序列化对象）--拷贝（深拷贝，浅拷贝）
我是铺垫~
一、【变量--引用--对象】：
Python中一切皆对象，甚至连type本身都是type对象。
1 >>> type(type(n1)) 2 <class 'type'>
Python中的变量不同于与Java/c/c++不同，它是对象的引用，是动态型变量，数据类型无须提前声明，变量类型是根据对象的类型动态变化。
例如运行n=9，Python内部先在内存中找块地址来存储9，n只是对这个对象的引用，或者说将指针指向这个对象。
这里的整数对象9包含了两层含义：
1、数值为9
2、一个头部信息，告诉Python这是个int对象【可理解为一个指向int类型的指针】
小结：
变量是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接的空间；
对象是被分配的一块内存，用来存储值；
引用是在变量赋值时自动形成的变量到对象的指针。
再来看下面的例子：
1 >>> a = 3 2 >>> b = a 3 >>> id(a);id(b) 4 1627390480 5 1627390480 6 >>> del a 7 >>> b 8 3
>>> a = 5
>>> b
3
可以看出，a和b共享引用，指向同一个内存地址(其id完全相同)，所以将变量a删除或者将a赋值为4，都对变量b的数值无影响。
上面的例子有一个局限，就是数值类型对象是不可改变的，如果换成列表和元组对象呢？
二、【可变对象--不可变对象】
Python中的可变对象：可以修改的对象，列表和字典。
Python中的不可变对象：一旦创建就不可以修改的对象，字符串、元组、整数。
1 >>> L1 = [2,3,4] 2 >>> L2 = L1 3 >>> L2 4 [2, 3, 4] 5 >>> L1= [5,6] 6 >>> L2 7 [2, 3, 4] 8 >>> L1 = [1,2,3] 9 >>> L2 = L1 10 >>> L1[0] = 99 11 >>> L1;L2 12 [99, 2, 3] 13 [99, 2, 3] 14 #因为对象本身变了
如此一来，可变对象的变量共享引用就可能会有问题了（原本对源变量的修改，一不小心影响了其他的变量引用）。所以针对这种情景，才有了深浅copy。
那么如果不想改变上面L2的值有两种作法：切片和copy模块。
1 >>> L1 2 [99, 2, 3] 3 >>> L2 = L1[:] 4 >>> L1,L2 5 ([99, 2, 3], [99, 2, 3]) 6 >>> id(L1);id(L2) 7 3089554433480 8 3089554433992 9 >>> L1[0] = 100 10 >>> L1;L2 11 [100, 2, 3] 12 [99, 2, 3]
拷贝
切片技术的应用范围：序列对象，即列表、字符串、元组。
注：序列是一类基本数据类型(字符串/列表/元组)的统称，这些数据类型都含有一些共同的特性。
切片不能应用于字典，对于字典只有dic.copy()方法和dic.deepcopy()方法。
1 >>> dic = {'name':'bolen','age':18} 2 >>> [item for item in dir(dic) if not item.startswith('__')] 3 ['clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values'] 4 5 #上面的语法和三元运算一样，x = 1 if n >2 else 3（或x = [2,1][n>2]），都是Python中的语法糖。
1 >>> import copy 2 >>> L3 = copy.copy(L1) 3 >>> L4 = copy.deepcopy(L1) 4 >>>
上面铺垫了这么多，就是想说深浅拷贝，既可应用于序列对象也可用于字典。
【浅拷贝】
浅拷贝只拷贝顶层对象或者说父级对象。
【深拷贝】
深拷贝是拷贝所有对象，包括顶级对象和镶套对象，或者说拷贝所有父对象和子对象。
闲言少叙，show code:
1 >>> n1 2 {'k1': 'lilei', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123} 3 >>> n4 = n1 4 >>> n2= copy.copy(n1) 5 >>> n3 = copy.deepcopy(n1) 6 >>> n1;n2;n3;n4 7 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123} 8 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123} 9 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123} 10 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123} 11 >>> id(n1);id(n2);id(n3);id(n4) 12 3089553992072 13 3089554432904 14 3089554359368 15 3089553992072 16 #深浅拷贝内存地址和源对象都不一样。 17 >>> n1['k1'] = 'bolen' 18 >>> n1;n2;n3;n4 19 {'k1': 'bolen', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123} 20 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123} 21 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123} 22 {'k1': 'bolen', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123} 23 >>> n1['k3'][1]=789 24 >>> n1;n2;n3;n4 25 {'k1': 'bolen', 'k3': ['yy', 789], 'k2': 123} 26 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 789], 'k2': 123} 27 {'k1': 'bboo', 'k3': ['yy', 456], 'k2': 123} 28 {'k1': 'bolen', 'k3': ['yy', 789], 'k2': 123} 29 #当有多层镶套时，源对象改变后，浅拷贝和共享引用的值都变了，而深拷贝没有变。
【总结】
深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间
如果源对象只有一级目录的话，源做任何改动，不影响深浅拷贝对象
如果源对象不止一级目录的话，源做任何改动，都要影响浅拷贝，但不影响深拷贝
序列对象的切片其实是浅拷贝，即只拷贝顶级的对象