Python中浅拷贝copy与深拷贝deepcopy的简单理解

这里提供一种关于Python中浅拷贝与深拷贝的直观理解方式，旨在避开复杂的Python内部数据结构存储机制，便于快速掌握核心概念。

1. 在高级编程语言中，变量本质上是对内存地址的抽象表示。在Python中，所有变量均被视为对象。
2. 变量的存储机制采用引用语义，即变量仅存储其所指向内存地址的信息，而非数据本身。
3. 每次对变量进行初始化或赋值操作时，实际上是将新内容的内存地址重新赋予该变量。
4. 对于复杂数据结构，其内部存储的是各个元素具体值的内存位置引用。
5. 在执行增、删、改等操作时，若操作不改变数据对象本身的id（标识符），则仅改变各元素的地址引用关系。
6. 当多个变量指向相同的id（即共享同一内存地址）时，修改其中任何一个变量，其他指向该id的变量也会随之发生相应变化。
7. 使用copy.copy(object)进行浅拷贝时，仅复制内嵌结构的地址引用。因此，当内嵌结构的内容发生变化时，浅拷贝生成的对象也会随之改变。
8. 使用copy.deepcopy(object)进行深拷贝时，会完全复制与变量相关的所有数据，使其成为一个独立的副本，与其他操作或原始对象不再存在关联。

具体代码示例如下：

import copy
li = [4,5]
lts = [1,2,3,li]
lt_copy= copy.copy(lts)
lt_deepcopy = copy.deepcopy(lts)
lts.append(6)
lt_copy.append(7)
print(lts,lt_copy)  #输出[1, 2, 3, [4, 5], 6] [1, 2, 3, [4, 5], 7]
li.append(8)     #内部表格li插入
print(lts,lt_copy,lt_deepcopy)
#输出[1, 2, 3, [4, 5, 8], 6] [1, 2, 3, [4, 5, 8], 7] [1, 2, 3, [4, 5]]
#可以看到当对li操作时，lt_deepcopy不受影响!

总结

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