赋值、浅拷贝、深拷贝_赋值 浅拷贝 深拷贝

python 中可变对象： 列表、字典、集合
不可变对象：数字、字符串、元组

Python 中引用的概念：
在 Python 程序中，每个对象都会在内存中申请开辟一块空间来保存该对象，该对象在内存中所在位置的地址被称为引用。在开发程序时，所定义的变量名实际就对象的地址引用。

引用实际就是内存中的一个数字地址编号，在使用对象时，只要知道这个对象的地址，就可以操作这个对象，但是因为这个数字地址不方便在开发时使用和记忆，所以使用变量名的形式来代替对象的数字地址。
在 Python 中，变量就是地址的一种表示形式，并不开辟开辟存储空间。

就像 IP 地址，在访问网站时，实际都是通过 IP 地址来确定主机，而 IP 地址不方便记忆，所以使用域名来代替 IP
地址，在使用域名访问网站时，域名被解析成 IP 地址来使用。

不可变对象的赋值

把a赋值给b，a和b指向同一2引用（地址），但是当重新给a赋值，a的引用也改变了，也就是说给a重新开辟了一块内存。b的值以及引用没有变

可变对象的赋值

当给可变对象赋值的时候，给原本列表a的列表尾添加5，b也跟着改变。a和b都指向了同一引用（地址）。

不可变对象的浅拷贝

不可变对象的浅拷贝和赋值一样

可变对象的浅拷贝

对于不可变的对象的浅拷贝，会在内存开辟一块新的地址空间，a改变，而b不会变。

BUT

复杂对象在拷贝时，并没有解决数据在传递之后，数据改变的问题。 出现这种原因，是copy()函数在拷贝对象时，只是将指定对象中的所有引用拷贝了一份，如果这些引用当中包含了一个可变对象的话，那么数据还是会被改变。
这种拷贝方式，称为浅拷贝。

于是

就有了深拷贝， 区别于浅拷贝只拷贝顶层引用，深拷贝会逐层进行拷贝，直到拷贝的所有引用都是不可变引用为止。

不可变对象的深拷贝还是和赋值一样

为什么Python默认的拷贝方式是浅拷贝？

• 时间角度：浅拷贝花费时间更少
• 空间角度：浅拷贝花费内存更少
• 效率角度：浅拷贝只拷贝顶层数据，一般情况下比深拷贝效率高

本文知识点总结：

• 不可变对象在赋值时会开辟新空间
• 可变对象在赋值时，修改一个的值，另一个也会发生改变
• 深、浅拷贝对不可变对象拷贝时，不开辟新空间，相当于赋值操作
• 浅拷贝在拷贝时，只拷贝第一层中的引用，如果元素是可变对象，并且被修改，那么拷贝的对象也会发生变化
• 深拷贝在拷贝时，会逐层进行拷贝，直到所有的引用都是不可变对象为止。 Python 中有多种方式实现浅拷贝，copy模块的copy 函数、对象的 copy 函数 ，工厂方法，切片等。
• 大多数情况下，编写程序时，都是使用浅拷贝，除非有特定的需求
  浅拷贝的优点：拷贝速度快，占用空间少，拷贝效率高