图解Python中的浅拷贝和深拷贝
Python浅拷贝和深拷贝
最直观的理解就是：
1.深拷贝，拷贝的程度深，自己新开辟了一块内存，将被拷贝内容全部拷贝过来了；
2.浅拷贝，拷贝的程度浅，只拷贝原数据的首地址，然后通过原数据的首地址，去获取内容。
两者的优缺点对比
（1）深拷贝拷贝程度高，将原数据复制到新的内存空间中。改变拷贝后的内容不影响原数据内容。但是深拷贝耗时长，且占用内存空间。
（2）浅拷贝拷贝程度低，只复制原数据的地址。其实是将副本的地址指向原数据地址。修改副本内容，是通过当前地址指向原数据地址，去修改。所以修改副本内容会影响到原数据内容。但是浅拷贝耗时短，占用内存空间少。
浅拷贝
有一层数据类型，且数据类型时可变数据类型，例如：列表、字典
有一层数据类型，且数据类型时不可变数据类型，例如：元组、字符串
有两层数据类型，外层为可变数据类型，内层为可变数据类型
有两层数据类型，外层为可变数据类型，内层为不可变数据类型
有两层数据类型，外层为不可变数据类型，内层为不可变数据类型
有两层数据类型，外层为不可变数据类型，内层为可变数据类型
深拷贝
有一层数据类型，且数据类型时可变数据类型，例如：列表、字典
有一层数据类型，且数据类型时不可变数据类型，例如：元组、字符串
有两层数据类型，外层为可变数据类型，内层为可变数据类型
有两层数据类型，外层为可变数据类型，内层为不可变数据类型
有两层数据类型，外层为不可变数据类型，内层为不可变数据类型
有两层数据类型，外层为不可变数据类型，内层为可变数据类型
由实验结果总结得：
当内层为可变数据类型时，深拷贝后内层外层地址均发生改变。当内层为不可变数据类型时，外层不管是可变还是不可变数据类型，使用深拷贝，都不会改变内层地址，只会在外层为可变数据类型时，改变外层地址。
使用浅拷贝是只能在外层数据类型为可变数据类型时，才能改变外层地址。而内层地址，无论是否为可变数据类型还是不可变数据类型，使用浅拷贝都不会改变内层数据类型地址。
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