Python 赋值、浅拷贝和深度拷贝

前言：
在创建二维数组时，遇到了list * n—>n shallow copies of list concatenated, n个list的浅拷贝的连接的情况

赋值、浅拷贝和深度拷贝

赋值：是对象的引用
浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象
深拷贝(deepcopy)： copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。
拷贝即是开辟一块新的内存空间，把被拷贝对象中的值复制过去

注意：

我们寻常意义的赋值就是深copy，即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。
而浅拷贝并不会产生一个独立的对象单独存在，他只是将原有的数据块打上一个新标签，所以当其中一个标签被改变的时候，数据块就会发生变化，另一个标签也会随之改变。

对于简单的 object，用 shallow copy（浅拷贝）和 deep copy（深拷贝）没区别

对于复杂的 object，如 list 中套着 list 的情况，shallow copy 中的子list，并未从原 object 真的「独立」出来。也就是说，如果你改变原 object 的子 list 中的一个元素，你的 copy 就会跟着一起变。这跟我们直觉上对「复制」的理解不同。

ps:何为简单的 object、复杂的object，暂时未找到合适的定义。那就从实例出发吧

简单的 object的实例说明：

import copy
a = [1, 2, 3]
b = a                  # 赋值，传对象的引用
c = copy.copy(a)       # 对象拷贝，浅拷贝
d = copy.deepcopy(a)   # 对象拷贝，深拷贝
print '第一次输出：', a, b, c, d
a[0] = 0               # 修改对象
print '第二次输出：', a, b, c, d

输出结果：

第一次输出： [1, 2, 3] [1, 2, 3] [1, 2, 3] [1, 2, 3]
第二次输出： [0, 2, 3] [0, 2, 3] [1, 2, 3] [1, 2, 3]

可以验证->对于简单的 object，用 shallow copy（浅拷贝）和 deep copy（深拷贝）没区别。
c，d在拷贝时，开辟了一片新的内存空间，所以即便a发生变化，也不会影响c，d。

复杂的 object的实例说明：

a2 = [1, 2, [3, 4]]
b2 = a2
c2 = copy.copy(a2)
d2 = copy.deepcopy(a2)
print '第一次输出：', a2, b2, c2, d2
a2[0] = 0
print '第二次输出：', a2, b2, c2, d2
a2[2].append(5)
print '第三次输出：', a2, b2, c2, d2

输出结果为：

第一次输出： [1, 2, [3, 4]] [1, 2, [3, 4]] [1, 2, [3, 4]] [1, 2, [3, 4]]
第二次输出： [0, 2, [3, 4]] [0, 2, [3, 4]] [1, 2, [3, 4]] [1, 2, [3, 4]]
第三次输出： [0, 2, [3, 4, 5]] [0, 2, [3, 4, 5]] [1, 2, [3, 4, 5]] [1, 2, [3, 4]]

ps：参考链接
http://blog.csdn.net/qq_32907349/article/details/52190796

Python 赋值、浅拷贝和深度拷贝

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