要說(shuō)清楚Python中的深淺拷貝，需要搞清楚下面一系列概念:
變量-引用-對(duì)象(可變對(duì)象，不可變對(duì)象)-切片-拷貝(淺拷貝，深拷貝)

【變量-對(duì)象-引用】

在Python中一切都是對(duì)象，比如說(shuō):3, 3.14, 'Hello', [1,2,3,4],{'a':1}......

甚至連type其本身都是對(duì)象，type對(duì)象
Python中變量與C/C++/Java中不同，它是指對(duì)象的引用，Python是動(dòng)態(tài)類(lèi)型，程序運(yùn)行時(shí)候，會(huì)根據(jù)對(duì)象的類(lèi)型
來(lái)確認(rèn)變量到底是什么類(lèi)型。

單獨(dú)賦值： 比如說(shuō)：

因?yàn)镻ython的變量不過(guò)是對(duì)象的引用，或指向?qū)ο蟮闹羔槪虼嗽诔绦蛑锌梢越?jīng)常改變變量引用

變量是一個(gè)系統(tǒng)表的元素，擁有指向?qū)ο蟮倪B接的空間
對(duì)象是被分配的一塊內(nèi)存，存儲(chǔ)其所代表的值
引用是自動(dòng)形成的從變量到對(duì)象的指針
特別注意: 類(lèi)型屬于對(duì)象，不是變量
比如像剛才的a=3, 整數(shù)對(duì)象3包含了兩重信息
1.值為3
2.一個(gè)頭部信息：告訴Pthyon，這是個(gè)整數(shù)對(duì)象[相當(dāng)于一個(gè)指向int的指針]

共享引用: 比如說(shuō)：

從上圖可以看到，a和b，其id完全一樣，指向同一個(gè)整數(shù)對(duì)象3，或者說(shuō)同一塊內(nèi)存

如果刪掉a后, 不會(huì)影響b

拷貝概念的引入就是針對(duì):可變對(duì)象的共享引用潛在的副作用而提出的.
【可變對(duì)象-不可變對(duì)象】
在Python中不可變對(duì)象指：一旦創(chuàng)建就不可修改的對(duì)象，包括字符串，元祖，數(shù)字
在Python中可變對(duì)象是指：可以修改的對(duì)象，包括：列表、字典
上面說(shuō)的a,b都是整數(shù)，整數(shù)是不可變對(duì)象，如果是可變對(duì)象的話(huà)，就是另外一回事了。

【拷貝】
1. 切片技術(shù)應(yīng)用于所有的序列，包括：列表、字符串、元祖
   >>>但切片不能應(yīng)用于字典。對(duì)字典只能使用D.copy()方法或D.deepcopy()方法.

2. 深淺拷貝，即可用于序列，也可用于字典

如果字典中嵌套對(duì)象:

【結(jié)論】

深淺拷貝都是對(duì)源對(duì)象的復(fù)制，占用不同的內(nèi)存空間
如果源對(duì)象只有一級(jí)目錄的話(huà)，源做任何改動(dòng)，不影響深淺拷貝對(duì)象
如果源對(duì)象不止一級(jí)目錄的話(huà)，源做任何改動(dòng)，都要影響淺拷貝，但不影響深拷貝
序列對(duì)象的切片其實(shí)是淺拷貝，即只拷貝頂級(jí)的對(duì)象

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