python的深拷贝与浅拷贝,python中的浅拷贝与深拷贝区别
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1.python的复制，深度复制和浅层复制的区别。在Python中，对象赋值实际上是对对象的引用。当创建一个对象并将其赋给另一个变量时，python并没有复制对象，只是复制了对象的引用。
通常有三种方法，
list=[1，2，3，[a ， b]]
(1)直接转让。默认情况下，对象的引用只通过浅层复制传递。如果原来的列表改变了，被赋值的B也会做同样的改变。
b=列表
打印b
[1，2，3，[a ， b]]
list.append(5)
打印清单；打印b
[1，2，3，[a ， b]，5]
[1，2，3，[a ， b]，5]
(2)拷贝浅拷贝，不拷贝子对象，所以原始数据改变，子对象也会改变。
导入副本
c=copy.copy(列表)
打印清单；打印c
[1，2，3，[a ， b]][1, 2, 3, [a, b]]
list.append(5)
打印清单；打印c
[1，2，3，[a ， b]，5][1, 2, 3, [a, b]]
名单[3]
[a ， b]
名单[3]。追加( cccc )
打印清单；打印c
[1，2，3，[a ， b ， cccc]，5][1, 2, 3, [a, b, cccc]] 里面的子对象被改变了
(3)深度副本，在对象中包含了自身对象的副本，所以原对象的变化不会引起深度副本中任何子元素的变化。
导入副本
d=copy.deepcopy(列表)
打印清单；打印d
[1，2，3，[a ， b]][1, 2, 3, [a, b]]始终没有改变
list.append(5)
打印清单；打印d
[1，2，3，[a ， b]，5][1, 2, 3, [a, b]]始终没有改变
名单[3]
[a ， b]
名单[3]。追加( ccccc )
打印清单；打印d
[1，2，3，[a ， b ， ccccc]，5][1, 2, 3, [a, b]] 始终没有改变
2.Python复制的背景和意义，深层复制和浅层复制？不像matlab，比如b=a，它只是用A给B赋值，之后A怎么变，B都不会变。c也是一样。
你要A变，B就变。引用的概念是在C语言中提出的，相当于一个别名。
示例：
int a；int ra=a；//定义引用ra，是对变量A的引用，即别名
好吧！本文详细解释了轻拷贝和深拷贝的本质原因：重新打开内存进行存储。
https://www.jianshu.com/p/9ed9b5ce7bb0
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1627356407968660842 wfr=spider for=PC
本文提出pythond的这种设计可以灵活地防止数据篡改或更改。
在Python中，有一种关于对象的流行说法。一切都是物体。也就是说，任何构造的数据类型都是对象，不管是数字、字符串、函数，甚至是模块、Python。
所有Python对象都有三个属性：身份、类型、值。
name= Li j print(type(name))print(id(name))print(name)# output:# type str # 140334394101408 # Li j 可变与不可变对象
在Python中，根据更新对象的方式，对象可以分为两类：可变对象和不可变对象。
变量：列表、词典、收藏。所谓可变性，就是可变对象的值是可变的，其身份是不变的。
不可变对象：数字、字符串、元组。不可变对象是对象的身份和值都不可变。新创建的对象与原始变量名旧对象被丢弃，垃圾回收器会在适当的时机回收这些对象。相关联。
1= python # string类型不可变print(id(var 1))var 1= Java print(id(var 1))a=[3，4] # list是可变的，print(id(a))a . append(3)print(id(a))#
引用
在Python程序中，每个对象都会申请在内存中打开一个空间来保存对象，对象在内存中所在位置的地址称为引用。开发程序时，定义的变量名实际上指的是对象的地址。
引用实际上是内存中的数字地址号。使用对象时，只要知道对象的地址，就可以操作对象。但是因为这个数字地址在开发过程中不方便使用和记忆，所以用变量名代替对象的数字地址。在Python中，变量就是地址的一种表示形式，并不开辟开辟存储空间。
就像IP地址一样，访问一个网站的时候，主机其实是由IP地址决定的，不容易记住，所以用域名代替IP地址。当使用域名访问网站时，域名被解析为IP地址以供使用。
用一个例子说明变量和变量指向的引用是一回事：
B=18print(id(b))print(id(18))输出：2941331229413312
浅拷贝：
print( light copy:)import copy B=[1，2，3，4，5] print (id b:，id (b)) h=copy.copy (b) print (id h ，id(h))print(h)h . append(6b[1]= n #列表元素改变后，新列表保持不变。打印(h)输出：轻型副本：( id b:，14016580510552) (id h ，140165805110480) [1，2，3，4，4]140165805110480][1，2，3，4，5][1，2，3，4，5，6] a=[1，2]l1=[3，4，A] L2=副本。复印(L1)打印(L1)打印(L2)打印(ID (L1))a[0]=11打印(ID(L1))打印(ID (L2))打印(L1)打印(L2)输出：[2]]14062424326197400140624327425704140624324324326197400[3，4，[11，2]][3，4
可见浅抄相当于只抄一层。当更改时，其值也会更改。
Python中实现浅层复制的方法有很多，比如复制模块的复制函数、对象的复制函数、工厂方法、切片等。大多数情况下，编写程序时都是使用浅拷贝，除非有特定的需求；浅拷贝的优点：拷贝速度快，占用空间少，拷贝效率高。
深拷贝
与浅拷贝只拷贝顶级引用不同，深拷贝会一层一层地拷贝，直到拷贝的所有引用都是不可变的引用。
A=[1，2] L1=[3，4，A]L2=copy . deepcopy(L1)print(L1)print(L2)print(ID(L1))A[0]=11 print(ID(L1))print(ID 4，[1，2]][ID 4，[1，2]][3，4，143984881406727779715720140673014398481406814067140672727277277277774067277272772727777727277777
为什么Python默认的拷贝方式是浅拷贝？
时间角度：轻抄耗时少；
空间角度：轻拷贝耗费内存更少；
效率：轻拷贝只拷贝顶层数据，一般比深拷贝效率高。
参考
https://www.jianshu.com/p/9ed9b5ce7bb0
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1627356407968660842 wfr=spider for=PC
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