python中深拷贝和浅拷贝,python中浅拷贝和深拷贝的区别

　　在开始讨论轻抄和深抄的区别之前，我们首先要知道赋值是什么？

　　在Python中，所谓的赋值，其实就是一个对象引用的传递。当一个对象被创建并赋给另一个变量时，它不会被赋给另一个变量。相反，地址空间中这个变量的id地址值被传递给另一个变量。简单来说就是复制这个对象的引用。看图，可能更容易理解。

　　从图中，我们很容易的看到，a和b两个变量在地址空间中是一样。后来，我们又给a增加一个值89之后，a和b两个地址值还是一样。

　　灯光复制灯光复制是对象的父对象(外层)的副本，不复制子对象(内层)。使用轻拷贝时，有两种情况。

　　第一，如果最外层的数据类型是可变的，比如列表，字典等。轻拷贝将打开一个新的地址空间来存储。

　　第二，如果最外层的数据类型是不可变的，比如元组，字符串等。浅拷贝对象，或者引用对象的地址空间。

　　看图，我们可以清楚的看到C的最外层是[a，b]，这是一个可变数据类型。D在浅拷贝的时候，也是直接取最外层。只复制最外层，内部不获取。

　　从图中可以看出，p(m，n)的最外层是元组不可变类型。Q做浅拷贝时，直接引用P的地址，而不是开辟新的地址空间进行存储。

　　深层复制深层复制是一个对象在所有层次上的复制(递归)，内部和外部都会被复制。

　　深度复制也可以分为两种情况：

　　首先，可以更改最外层的数据类型。此时，将制作内部和外部副本。

　　其次，外部数据类型是不可变的。如果内部数据类型是可变的，将打开一个新的地址空间进行存储。如果内部数据类型是不可变的，它将是对地址的引用，就像浅层拷贝一样。

　　上图是最简单的深度复制。很容易看出两个id值发生了变化，修改了一边，不影响另一边。

　　上面有嵌套副本。很明显外层和内层的地址空间都变了。

　　从图中可以看出，只要内部数据类型是变量，外部数据类型是变量，深度拷贝就会打开一个新的地址空间进行存储。修改原始变量不会影响深层副本。

　　深拷贝的作用：

　　减少内存使用后，在对数据进行清理、修改或入库时，对原始数据进行备份，防止数据修改后原始数据被找到。

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