一、短路运算
短路运算涉及到了隐式布尔值和显示布尔值的区别，这个我在前面条件判断处就已经又说过：
https://blog.csdn.net/weixin_44571270/article/details/105673741
一般显式布尔值参与逻辑运算没有什么问题，得到的结果无非就是True或False这两种情况，当隐式布尔值参与逻辑运算，得到结果就可能不一样了，请看下面的实例：
我们都知道and两边都为真才为真，只要有一边为假就是假
15 > 10为真，因此不足以判断真假性，所以继续判断右边真假性，0、None、空为假，所以右边为假，所以整个条件判断为假，但为什么不显示False,而显示[],因为它是隐式布尔值。
2 > 10为假，可以判断真假性，为假，执行到显示布尔值为止，所以显示False。执行一半就停止了，我们称它短路了，即短路运算
总结：所有执行到显示布尔值就停止的，便显示True或False，所有执行到隐式布尔值就停止的，便显示其本身,虽然显示其本身，到还是False的意思。
复杂一点的例子：
None默认不显示任何值，需要打印才能看出来。
二、深浅copy存在的必要性
注意：深浅copy这种操作只存在于可变类型中,主要是为了解决可变类型数据的复制粘连问题。
a = [1,2,3,[1,2,3]]
b = a
a.clear()
print(a,b)
print(a is b)
一般的赋值复制，我们可以看到这样一个情况，对原列表进行操作，复制的列表也会被改变值，究其根本还是因为它们存储的是同一内存地址，这种复制的藕断丝连的情况我们不允许其出现。
二、浅copy
基于上述这种赋值复制的弊端，便出现了深浅copy。
接下来我先用列表对浅拷贝，进行剖析：
import copy
a = [1,2,3,[1,2,3]]
b = copy.copy(a)
print(id(a))
print(id(b))
我们可以看到a和b已经不再指向同一个堆内存地址了。内存图解如下：
现在我们再对列表中的内容进行赋值，不会再出现修改原列表内容，复制过后的列表内容也发生改变这种情况了。但是这种拷贝出来的列表也有局限性，列表中列表，或者说列表中如果存储着可变类型的数据，那么依旧存在粘连情况。请看下面代码：
import copy
a = [1,2,3,[1,2,3]]
b = copy.copy(a)
a[3][1] = 5
print(b,end=' ')
print(a[3] is b[3])
#执行结果[1, 2, 3, [1, 5, 3]] True
说明对列表中的列表中的内容进行操作时，还是会影响到复制的列表中的内容，因为两个列表中的索引3存储的列表的地址都是一样的。
我们所学的列表切片，也是一种浅copy：
a = [1,2,3,[1,2]]
b = a[:]
print(a[3] is b[3]) #执行结果为True
还有列表的copy方法也是浅复制。
浅copy总结：
- 浅拷贝只能保证原列表和复制所得的列表的内存地址不同，列表中存储的各个索引对应的内存地址还是原模原样被复制到过去。
- 浅拷贝当列表中存储的都是不可变类型时，原列表和复制所得的列表将是彻底的分割，没有任何粘连。
三、深copy
浅拷贝的缺点就是当遇到可变类型嵌套可变类型时，还是存在粘连现象，深拷贝，将会深度切断这些连接。让可变类型嵌套多少层可变类型，都是完全分开的。
接下来我将使用字典，讲解深copy：
import copy
a = {'a':1,'b':2,'c':[1,2]}
b = copy.deepcopy(a)
print(a['c'] is b['c']) #执行结果：False
内存图解如下：
如内存图解所示，这样就没有粘连了，完全是两个独立的个体。
在这里我要再次强调下，不可变类型你是不能修改的，你只能重新创建一个新的内存空间存个新的变量值。所以也不会影响复制的字典里的内容。
深copy总结：
- 浅copy在可变类型里全存不可变类型时和深copy效果一样
- 深copy产生的复制的列表、字典等可变类型，是一个独立的个体，没有任何粘连