Python中深拷贝与浅拷贝介绍
用=赋值的时候的一些注意事项
a = "< meta name=“Keywords” content=“小博测试成长之路” />"
b = a
c = b
print(id("< meta name=“Keywords” content=“小博测试成长之路” />"))
print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
print(a is b) # a和b和c的id相同，是同一个数据
d = [1]
e = d
e.append(2)
print(id([1, 2]))
print(id([2, 1]))
print(id(d))
print(id(e))
print(d)
print(e)运行结果：(id函数每次打印的值都是不一样的哈，所以你们到时候本地运行的时候，结果跟我的截图会对应不上，但是效果是类似的)
从上面的案例，我们可以得出结论：
等于号=在执行赋值操作的时候，并不能用来备份数据，只是为同一个变量起了一个别名。因此，如果我们要复制某一个数据，并且用新的变量存储的时候，还得使用其他的用法。
可变对象和不可变对象区别：
可变对象：修改对象的值，id不会发生变化。比如：列表、字典、集合。不可变对象： 对象本身的值是不能被修改的。如果要修改，只能创建一个新的对象去存储修改后的值。比如：数字、字符串、元组。
copy对象下的copy和deepcopy的区别
这个就是面试中常被问的python基础知识，深拷贝与浅拷贝的区别。
浅拷贝copy用来备份不可变对象的内容，一次修改，全部生效。可以拿到修改后的最终数据。在使用copy进行数据备份时，要根据备份的数据是否是可变对象，对其效果进行区分。
场景一：不可变数据类型的copy
使用等于号进行赋值，与使用copy和deepcopy，id均是一致的。
import copy
a = '123445'
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
print('a=%s' % a)
print('b=%s' % b)
print('c=%s' % c)
print('id(a)是：', id(a))
print('id(b)是：', id(b))
print('id(c)是：', id(c))
print('id(d)是：', id(d))
print('id(d)是：', id('123445'))
场景二：可变数据类型的copy（元素不包含复杂元素）
copy()方法作用于可变数据类型时，修改备份后的对象的值，并不会同步更新备份源的数据。
import copy
l1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
l2 = l1
l3 = copy.copy(l1)
l4 = copy.deepcopy(l1)
l1.append('hello')
l3[3] = 'world'
print('l1:%s' % l1)
print('l2:%s' % l2)
print('l3:%s' % l3)
print('l4:%s' % l4)
l4.append('list')
print('l4修改后为====%s' % l4)
print('id(l1)是:', id(l1))
print('id(l2)是:', id(l2))
print('id(l3)是:', id(l3))
print('id(l4)是:', id(l4))
场景三：可变数据类型的copy（元素嵌套包含了其他复杂的类型）
深拷贝deepcopy一般用来备份可变对象的内容。备份的时候就将数据与原来的数据隔离开了，相互之间修改数据不会互相受影响。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，改变被复制对象的值时，不会对原来的对象产生影响。
深拷贝和浅拷贝是两种对象复制的方式。深拷贝会复制对象及其所有嵌套的对象和属性，而浅拷贝只会复制对象及其直接属性的引用，不会复制嵌套的对象。简单来说，深拷贝是完全复制，浅拷贝只是表面复制。因此，在选择哪种拷贝方式时需要根据具体情况来决定。反正用的时候要注意。需要注意的是，在使用浅拷贝时，需要确保修改不会影响其他代码段对同一对象的依赖。否则，可能会导致程序出现不可预料的结果。
腾讯云开发者
