python:深拷貝,淺拷貝，賦值參照
第一部分轉載自：https://www.cnblogs.com/xueli/p/4952063.html
1. python的複製，深拷貝和淺拷貝的區別
在python中，物件賦值實際上是物件的參照。當建立一個物件，然後把它賦給另一個變數的時候，python並沒有拷貝這個物件，而只是拷貝了這個物件的參照
一般有三種方法，
alist=[1,2,3,["a","b"]]
（1）直接賦值,預設淺拷貝傳遞物件的參照而已,原始列表改變，被賦值的b也會做相同的改變
>>> b=alist
>>> print b
[1, 2, 3, ['a', 'b']]
>>> alist.append(5)
>>> print alist;print b
[1, 2, 3, ['a', 'b'], 5]
[1, 2, 3, ['a', 'b'], 5]
（2）copy淺拷貝，沒有拷貝子物件，所以原始數據改變，子物件會改變
>>> import copy
>>> c=copy.copy(alist)
>>> print alist;print c
[1, 2, 3, ['a', 'b']]
[1, 2, 3, ['a', 'b']]
>>> alist.append(5)
>>> print alist;print c
[1, 2, 3, ['a', 'b'], 5]
[1, 2, 3, ['a', 'b']]
>>> alist[3]
['a', 'b']
>>> alist[3].append('cccc')
>>> print alist;print c
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'cccc'], 5]
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'cccc']] 裏面的子物件被改變了
（3）深拷貝，包含物件裏面的自物件的拷貝，所以原始物件的改變不會造成深拷貝裡任何子元素的改變
>>> import copy
>>> d=copy.deepcopy(alist)
>>> print alist;print d
[1, 2, 3, ['a', 'b']]
[1, 2, 3, ['a', 'b']]始終沒有改變
>>> alist.append(5)
>>> print alist;print d
[1, 2, 3, ['a', 'b'], 5]
[1, 2, 3, ['a', 'b']]始終沒有改變
>>> alist[3]
['a', 'b']
>>> alist[3].append("ccccc")
>>> print alist;print d
[1, 2, 3, ['a', 'b', 'ccccc'], 5]
[1, 2, 3, ['a', 'b']] 始終沒有改變
2. python的複製，深拷貝和淺拷貝的背景與意義？
不像matlab一樣，比如b=a，就是單純用a給b賦值，之後a怎麼變，b不會變化。c語言也是一樣。
如果想a怎麼變，b就怎麼變，c語言裡就提出了參照的概念，相當於別名了。
example:
int a; int &ra=a; //定義參照ra,它是變數a的參照，即別名
okay!這篇文章有詳解淺拷貝與深拷貝的本質原因：重新開闢記憶體來儲存
https://www.jianshu.com/p/9ed9b5ce7bb0
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1627356407968660842&wfr=spider&for=pc
這篇文章提出pythond的這個設計可以防止數據篡改，或者靈活改變
在Python中，對物件有一種很通俗的說法，萬物皆物件。說的就是構造的任何數據型別都是一個物件，無論是數位、字串、還是函數，甚至是模組、Python都對當做物件處理。
所有Python物件都擁有三個屬性：身份、型別、值。
-
name="Li J" -
print(type(name)) -
print(id(name)) -
print(name) -
#輸出： -
#<type 'str'> -
#140334394101408 -
#Li J
可變與不可變物件
在Python中，按更新物件的方式，可以將物件分爲2大類：可變物件與不可變物件。
可變物件： 列表、字典、集合。所謂可變是指可變物件的值可變，身份是不變的。
不可變物件：數位、字串、元組。不可變物件就是物件的身份和值都不可變。新建立的物件被關聯到原來的變數名，舊物件被丟棄，垃圾回收器會在適當的時機回收這些物件。
-
var1="python" #字串型別是不可變的 -
print(id(var1)) -
var1="java" -
print(id(var1)) -
a=[3,4] #list是可變的， -
print(id(a)) -
a.append(3) -
print(id(a)) -
#輸出結果： -
140591145210096 -
140591145211632 -
140590909362688 -
140590909362688
參照
在Python程式中，每個物件都會在記憶體中申請開闢一塊空間來儲存該物件，該物件在記憶體中所在位置的地址被稱爲參照。在開發程式時，所定義的變數名實際就物件的地址參照。
參照實際就是記憶體中的一個數字地址編號，在使用物件時，只要知道這個物件的地址，就可以操作這個物件，但是因爲這個數位地址不方便在開發時使用和記憶，所以使用變數名的形式來代替物件的數位地址。在Python中，變數就是地址的一種表示形式，並不開闢開闢儲存空間。
就像 IP 地址，在存取網站時，實際都是通過 IP 地址來確定主機，而 IP 地址不方便記憶，所以使用域名來代替 IP 地址，在使用域名存取網站時，域名被解析成 IP 地址來使用。
通過一個例子來說明變數和變數指向的參照就是一個東西：
-
b=18 -
print(id(b)) -
print(id(18)) -
輸出： -
29413312 -
29413312
淺拷貝：
-
print("淺拷貝：") -
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(6) -
print(h) -
print("id h",id(h)) -
print(b) #淺拷貝新的列表h改變了，原來的b沒變。 -
b[1]='n' #列表元素改變後，新的列表也沒變 -
print(h) -
輸出： -
淺拷貝： -
('id b:', 140165805110552) -
('id h', 140165805110480) -
[1, 2, 3, 4, 5] -
[1, 2, 3, 4, 5, 6] -
('id h', 140165805110480) -
[1, 2, 3, 4, 5] -
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
-
a = [1, 2] -
l1 = [3, 4, a] -
l2 = copy.copy(l1) -
print(l1) -
print(l2) -
print(id(l1)) -
print(id(l2)) -
a[0] = 11 -
print(id(l1)) -
print(id(l2)) -
print(l1) -
print(l2) -
輸出： -
[3, 4, [1, 2]] -
[3, 4, [1, 2]] -
140624327425704 -
140624326197400 -
140624327425704 -
140624326197400 -
[3, 4, [11, 2]] -
[3, 4, [11, 2]]
可以看出淺拷貝，相當於只拷貝了一層，到a那裏，a變化了，其值也就變化了。
Python中有多種方式實現淺拷貝，copy模組的copy函數、物件的copy函數、工廠方法、切片等；大多數情況下，編寫程式時都是使用淺拷貝，除非有特定的需求；淺拷貝的優點：拷貝速度快，佔用空間少，拷貝效率高。
深拷貝
區別於淺拷貝只拷貝頂層參照，深拷貝會逐層進行拷貝，直到拷貝的所有參照都是不可變參照爲止。
-
a = [1, 2] -
l1 = [3, 4, a] -
l2 = copy.deepcopy(l1) -
print(l1) -
print(l2) -
print(id(l1)) -
print(id(l2)) -
a[0] = 11 -
print(id(l1)) -
print(id(l2)) -
print(l1) -
print(l2) -
輸出： -
[3, 4, [1, 2]] -
[3, 4, [1, 2]] -
140673014398488 -
140672779715720 -
140673014398488 -
140672779715720 -
[3, 4, [11, 2]] -
[3, 4, [1, 2]]
爲什麼Python預設的拷貝方式是淺拷貝？
時間角度：淺拷貝花費時間更少；
空間角度：淺拷貝花費記憶體更少；
效率角度：淺拷貝只拷貝頂層數據，一般情況下比深拷貝效率高。
參考文獻
https://www.jianshu.com/p/9ed9b5ce7bb0
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1627356407968660842&wfr=spider&for=pc