阅读了《图解Python深拷贝和浅拷贝》一文后有了对浅拷贝与深拷贝有了较为清晰的了解。
总结如下：
赋值
a = b
对象的内存地址（对象引用）传递，修改a中元素，则b中也相应变化，即 a is b, a[i] is b[i]；
浅拷贝
1. 切片
2. 工厂函数（如list/dir/set）
3. copy.copy()
创建一个新的对象，使用原始元素的对象引用（内存地址）传递，即 a[i] is b[i]；
当a有新的不可变类型元素被改变时，b则不会改变；b中的可变元素（如list）有改变时，由于未产生新的对象，则b中相应的list也会产生改变
深拷贝
copy.deepcopy()
创建一个新的对象，而且对于对象中的元素也会重新生成一份，而非简单的原始元素的对象引用（内存地址）
由于b中的元素都是新产生的，所以当a中的可变元素有变化时，b中则不会改变
初学Python，如有错误，欢迎指正！
————— 以下是原文内容—————–
作者：田小计划
出处：http://www.cnblogs.com/wilber2013/
Python中，对象的赋值，拷贝（深/浅拷贝）之间是有差异的，如果使用的时候不注意，就可能产生意外的结果。
下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别。
对象赋值
直接看一段代码：
复制代码
will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = will
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]
will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]代码的输出为：
下面来分析一下这段代码：
首先，创建了一个名为will的变量，这个变量指向一个list对象，从第一张图中可以看到所有对象的地址（每次运行，结果可能不同）
然后，通过will变量对wilber变量进行赋值，那么wilber变量将指向will变量对应的对象（内存地址），也就是说”wilber is will“，”wilber[i] is will[i]”
- 可以理解为，Python中，对象的赋值都是进行对象引用（内存地址）传递
第三张图中，由于will和wilber指向同一个对象，所以对will的任何修改都会体现在wilber上
- 这里需要注意的一点是，str是不可变类型，所以当修改的时候会替换旧的对象，产生一个新的地址39758496
浅拷贝
下面就来看看浅拷贝的结果：
import copy
will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = copy.copy(will)
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]
will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]代码结果为：
分析一下这段代码：
首先，依然使用一个will变量，指向一个list类型的对象
然后，通过copy模块里面的浅拷贝函数
copy()，对will指向的对象进行浅拷贝，然后浅拷贝生成的新对象赋值给wilber变量- 浅拷贝会创建一个新的对象，这个例子中”wilber is not will”
- 但是，对于对象中的元素，浅拷贝就只会使用原始元素的引用（内存地址），也就是说”wilber[i] is will[i]”
当对will进行修改的时候
- 由于list的第一个元素是不可变类型，所以will对应的list的第一个元素会使用一个新的对象39758496
- 但是list的第三个元素是一个可不类型，修改操作不会产生新的对象，所以will的修改结果会相应的反应到wilber上
总结一下，当我们使用下面的操作的时候，会产生浅拷贝的效果：
- 使用切片[:]操作
- 使用工厂函数（如
list/dir/set） - 使用copy模块中的
copy()函数
深拷贝
import copy
will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = copy.deepcopy(will)
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]
will[0] = "Wilber"
will[2].append("CSS")
print id(will)
print will
print [id(ele) for ele in will]
print id(wilber)
print wilber
print [id(ele) for ele in wilber]代码的结果为：
分析一下这段代码：
首先，同样使用一个will变量，指向一个list类型的对象
然后，通过copy模块里面的深拷贝函数
deepcopy()，对will指向的对象进行深拷贝，然后深拷贝生成的新对象赋值给wilber变量跟浅拷贝类似，深拷贝也会创建一个新的对象，这个例子中”wilber is not will”
但是，对于对象中的元素，深拷贝都会重新生成一份（有特殊情况，下面会说明），而不是简单的使用原始元素的引用（内存地址）
- 例子中will的第三个元素指向39737304，而wilber的第三个元素是一个全新的对象39773088，也就是说，”wilber[2] is not will[2]”
当对will进行修改的时候
- 由于list的第一个元素是不可变类型，所以will对应的list的第一个元素会使用一个新的对象39758496
- 但是list的第三个元素是一个可不类型，修改操作不会产生新的对象，但是由于”wilber[2] is not will[2]“，所以will的修改不会影响wilber
拷贝的特殊情况
其实，对于拷贝有一些特殊情况：
对于非容器类型（如数字、字符串、和其他’原子’类型的对象）没有拷贝这一说
- 也就是说，对于这些类型，”obj is copy.copy(obj)” 、”obj is copy.deepcopy(obj)”
如果元祖变量只包含原子类型对象，则不能深拷贝，看下面的例子
总结
本文介绍了对象的赋值和拷贝，以及它们之间的差异：
- Python中对象的赋值都是进行对象引用（内存地址）传递
- 使用copy.copy()，可以进行对象的浅拷贝，它复制了对象，但对于对象中的元素，依然使用原始的引用.
- 如果需要复制一个容器对象，以及它里面的所有元素（包含元素的子元素），可以使用copy.deepcopy()进行深拷贝
- 对于非容器类型（如数字、字符串、和其他’原子’类型的对象）没有被拷贝一说
- 如果元祖变量只包含原子类型对象，则不能深拷贝，看下面的例子