0.说明
先看看浅拷贝的概念：
浅拷贝：对一个对象进行浅拷贝其实是新创建了一个类型跟原对象一样，其内容还是原来对象元素的引用，换句话说，这个拷贝的对象本身是新的，但是它的内容不是序列类型对象的浅拷贝是默认类型拷贝，有以下几种实现方式：
完全切片操作：下面操作会有利用工厂函数：比如list()、dict()等
使用copy模块的copy()函数
其实如果是真正理解了Python对象或者说理解了可变对象和不可变对象，再根据上面的理论知识，浅拷贝和深拷贝基本上算是比较好的掌握了。所以这里不按照书上（指的是《Python核心编程》）的思路来进行总结，当然书上的例子作为入门也是非常不错的。下面给出三个例子，如果都可以理解，那么对Python浅拷贝和深拷贝的掌握到这个程度也就可以了。
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1.第一个例子：列表中的元素都是原子类型，即不可变对象
修改了两个浅拷贝的值，然后发现内容并没有相互影响，而且后来的id值也发生改变了，怎么会这样？不要忘了，列表中的元素都是不可变对象，修改不可变对象的值，其实就相当于是新生成了一个该对象，然后让列表元素重新指向新生成的不可变对象，在这里是数字对象。
理解这个例子本身并不难，但需要对Python对象和序列类型本身有一定的理解。
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2. 第二个例子：列表中包含容器类型变量，即可变对象
可以看到问题就出来了，即对一个小列表进行修改，会影响到其它的小列表。我们先抛开所谓的浅拷贝，去思考这个问题本身：有可能不会影响其它小列表吗？肯定没有可能的，因为三个小列表的id都一样，三个小列表里的元素的id也一样，即其实这三个小列表是完全指向同一个对象的，因此，无论修改哪一个，肯定都会影响其它小列表的。
这就是所谓浅拷贝出现的问题。
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可以看到虽然是进行了深拷贝，但发现跟前面的其实并没有什么不同，下面我们再来修改其中一个小列表：
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4.第四个例子：检验
其实只要理解了上面三个例子（这意味着对Python对象本身和序列类型本身也有比较深刻的理解），所以的浅拷贝和深拷贝也不是什么问题了。
至于是否明白，可以参考下面这个例子：
如果对这个例子的输出觉得完全没有问题的，那么也就OK了！
当然，肯定还有遗漏的地方，还望指出。
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