copy.copy 淺拷貝 只拷貝父物件，不會拷貝物件的內部的子物件。(比深拷貝更加節省記憶體)
copy.deepcopy 深拷貝 拷貝物件及其子物件
用乙個簡單的例子說明如下：
import copy公升a = [1, 2, 3, 4, [『a』, 『b』, 『c』]]
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
很容易理解：a是乙個列表，表內元素a[4]也是乙個列表（也就是乙個內部子物件）；b是對a列表的又乙個引用，所以a、b是完全相同的，可以通過id(a)==id(b)證明。
id(a)19276104
id(b)19276104
id(d)19286976
至於如何看深/淺拷貝的區別，可以通過下面的操作來展現：
這時再檢視結果：
a[1, 2, 0, 4, [『a』, 『b』, 『c』, 『hello』], 5]
b[1, 2, 0, 4, [『a』, 『b』, 『c』, 『hello』], 5]
c[1, 2, 3, 4, [『a』, 『b』, 『c』, 『hello』]]
d[1, 2, 3, 4, [『a』, 『b』, 『c』]]
可以發現a、b受了操作1、2的影響，c只受操作2影響，d不受影響。a、b結果相同很好理解。由於c是a的淺拷貝，只拷貝了父物件，因此a的子物件（ [『a』, 『b』, 『c』, 『hello』]）改變時會影響到c；d是深拷貝，完全不受a的影響
#!/usr/bin/env python3
#antuor:alan
import copy
print(』-----------------------------------數字---------------------------------』)
a1 = 123 ###賦值
a2 = 123
print (id(a1))
print (『數字賦值:』,id(a2))
print(』-----------------------------------字串---------------------------------』)
a3 = 『asd』
a4 =a3
print (id(a3))
print (『字串賦值:』,id(a4))
print(』-----------------------------------數字,字串深淺拷貝---------------------------------』)
a5 = 『alan』
a6 =copy.copy(a5) ###淺拷貝
a7 =copy.deepcopy(a5) ###深拷貝
print (id(a5))
print (『字串淺拷貝:』,id(a6))
print (『字串深拷貝:』,id(a7))
「」「字串和數字,對這三種方法,用的是同乙個記憶體位址」""
print(』-----------------------------------元祖,列表,字典---------------------------------』)
print(』---------------------字典-------------------------』)
n1 =
n2 =n1
print(id(n1))
print(『字典賦值:』,id(n2))
n3 = copy.copy(n1) ###只拷貝第一層
n4 = copy.deepcopy(n1) ###深拷貝
print(『字典淺拷貝:』,id(n3))
print(『字典深拷貝:』,id(n4))
print(』---------------------第1層-------------------------』)
print(id(n1[『k1』]))
print(『深淺拷貝第一層:』,id(n3[『k1』]))
print(『深淺拷貝第一層:』,id(n4[『k1』]))
print(』---------------------第2層-------------------------』)
print(id(n1[『k3』][1]))
print(『淺拷貝第二層:』,id(n3[『k3』][1]))
print(『深拷貝第二層:』,id(n4[『k3』][1]))
print(』-----------------------------------淺拷貝應用---------------------------------』)
dic =
print(「原資料:」,dic)
new_copy_dic = copy.copy(dic)
new_copy_dic[『cpu』][0] = 50 ###因為新資料是對舊資料的淺拷貝,只拷貝父物件,不拷貝子物件,所以新子物件變影響舊,舊子物件影響新
print(「淺拷貝後原資料:」,dic)
print(「淺拷貝資料:」,new_copy_dic)
print(』-----------------------------------深拷貝應用---------------------------------』)
#################################應用: 深拷貝###########################
dic =
print(「原資料:」,dic)
new_deepcopy_dic = copy.deepcopy(dic)
new_deepcopy_dic[『cpu』] = 90
print(「深拷貝後原資料:」,dic)
print(「深拷貝資料:」,new_deepcopy_dic)
淺拷貝是指拷貝的只是原物件元素的引用，換句話說，淺拷貝產生的物件本身是新的，但是它的內容不是新的，只是對原物件的乙個引用。這裡有個例子
alist=[[1, 2], 3, 4]blist = alist[:] #利用切片完成一次淺拷貝
id(alist)
3084416588l
id(blist)3084418156l
alist[0][0] = 5alist
[[5, 2], 3, 4]
blist[[5, 2], 3, 4]
可以看到，淺拷貝生產了乙個新的物件blist,但是alist的內容確實對alist的引用，所以但改變alist中值的時候，blist的值也跟著變化了。
alist = [1, 2]blist = alist[:]
blist
[1, 2]
alist[1, 2]
alist[1]=111alist
[1, 111]
blist[1, 2]
為什麼blist的第二個元素沒有變成111呢？因為數字在python中是不可變型別！！
這個順便回顧下python標準型別的分類：
可變型別： 列表，字典
不可變型別：數字，字串，元組
理解了淺拷貝，深拷貝是什麼自然就很清楚了。
python中有乙個模組copy，deepcopy函式用於深拷貝，copy函式用於淺拷貝。
最後，物件的賦值是深拷貝還是淺拷貝？
物件賦值實際上是簡單的物件引用
a = 1id(a)
135720760
b = aid(b)
135720760
a和b完全是一回事
python 深拷貝 Python深拷貝和淺拷貝！
在python中，物件賦值實際上是物件的引用。當建立乙個物件，然後把它賦給另乙個變數的時候，python並沒有拷貝這個物件，而只是拷貝了這個物件的引用 一般有三種方法，alist 1,2,3,a b 1 直接賦值 b alist，預設淺拷貝傳遞物件的引用而已,原始列表改變，被賦值的b也會做相同的改變...
Python 深拷貝和淺拷貝
淺拷貝只拷貝了引用，並沒有拷貝內容，相當於把原來的引用複製了乙份給新的變數 深拷貝是將原來的值複製了乙份到新的地方 in 30 a 1,2,3 in 31 b a in 32 id a out 32 140618626865352 in 33 id b out 33 140618626865352 ...
Python 深拷貝和淺拷貝
python深拷貝和淺拷貝的區別在於淺拷貝拷貝的是引用位址，深拷貝是複製了值 在淺拷貝時，拷貝出來的新物件的位址和原物件是不一樣的，但是新物件裡面的可變元素 如列表 的位址和原物件裡的可變元素的位址是相同的，也就是說淺拷貝它拷貝的是淺層次的資料結構 不可變元素 物件裡的可變元素作為深層次的資料結構並...