Python中的赋值、浅拷贝和深拷贝：
赋值：
在python中， 对象的赋值就是简单的对象引用， 这点和C++不同， 如下所示：
a = [1,2,"hello",['python', 'C++']]
b = a
在上述情况下， a和b是一样的， 他们指向同一片内存， b不过是a的别名， 是引用。
我们可以使用b is a 去判断， 返回True， 表明他们地址相同， 内容相同， 也可以使用id()函数来查看两个列表的地址是否相同。
赋值操作(包括对象作为参数、 返回值)不会开辟新的内存空间， 它只是复制了对象的引用。
也就是说除了b这个名字之外， 没有其他的内存开销。
修改了a， 也就影响了b;同理， 修改了b， 也就影响了a
浅拷贝(shallow coopy)：
浅拷贝会创建新对象， 其内容是原对象的引用。
浅拷贝有三种形式:切片操作、 工厂函数、 copy模块中的copy函数
比如上述的列表a
切片操作： b = a[:] 或者 b = [x for x in a]
工厂函数： b = list(a)
copy函数： b = copy.copy(a)
浅拷贝产生的列表b不再是列表a了， 使用is判断可以发现他们不是同一个对象， 使用id查看， 他们也不指向同一片内存空间。
但是当我们使用id(x) for x in a 和 id(x) for x in b来查看a和b中元素的地址时， 可以看到二者包含的元素的地址是相同的。
在这种情况下， 列表a和b是不同的对象， 修改列表b理论上不会影响到列表a。
但是要注意的是， 浅拷贝之所以称之为浅拷贝， 是它仅仅只拷贝了一层， 在列表a中有一个嵌套的list， 如果我们修改了它， 情况就不一样了。
比如： a[3].append('java')。 查看列表b， 会发现列表b也发生了变化， 这是因为， 我们修改了嵌套的list， 修改外层元素， 会修改它的引用， 让它们指向别的位置， 修改嵌套列表中的元素， 列表的地址并未发生变化，指向的都是用一个位置。
深拷贝(Deep copy)：
深拷贝只有一种形式， copy模块中的deepcopy()函数
深拷贝和浅拷贝对应， 深拷贝拷贝了对象的所有元素， 包括多层嵌套的元素。 因此， 它的时间和空间开销要高。
同样的对列表a， 如果使用 b = copy.deepcopy(a)， 再修改列表b将不会影响到列表a， 即使嵌套的列表具有
更深的层次， 也不会产生任何影响， 因为深拷贝拷贝出来的对象根本就是一个全新的对象， 不再与原来的对象有任何的关联。
拷贝的注意点：
对于非容器类型， 如数字、 字符， 以及其他的“原子”类型， 没有拷贝一说， 产生的都是原对象的引用。
如果元组变量值包含原子类型对象， 即使采用了深拷贝， 也只能得到浅拷贝。