Python深浅拷贝

一. 变量的内存模型

x= 1
print(id(x))  # 94454455464992
print(id(1))  # 94454455464992
print(id(5))  # 94454455465120
x= 5
print(id(x))  # 94454455465120
print(id(1))  # 94454455464992
print(id(5))  # 94454455465120
""" 
Python更改变量值，发生变化的是变量地址而不是地址上的值，python还为字面量分配空间，这在C++中都不成立。
"""

（一）. Python的间接引用机制

python中类型（按在修改该类型变量时是否产生新的对象分）：

• 可变类型：列表，字典
• 不可变类型：int，float，str，tuple

函数调用时，实参将其引用复制给形参，此时两者指向同一个对象，根据类型特性，修改形参值时，可变变量直接在原对象上修改，不可变变量则新创建一个对象。这种机制存在于整个Python环境

tup= ([1,2], 3)
tu= tup
tu[0][0]= 3
print(tu, tup)
"""
print:
([1,3], 3)
([1,3], 3)
由以上结果可知：tup里的list存储的只是一个引用
"""

若想在函数中修改不可变实参，可用return命令
若想在函数中不修改可变实参，可引入copy模块，该模块的copy.copy()只对可变类型创建新对象，对不可变类型不创建新对象

（二）.copy模块

copy.copy()函数，前面提到该函数只对可变类型创建新对象，不对不可变类型创建新对象。
当copy.copy()一个对象时，对象里的子元素是复制了对象还是仅仅是引用呢？

import copy
lst= [[1,2], 3]
lst_cp= copy.copy(lst)
print(id(lst), id(lst_cp), '\n')
print(id(lst[0]), id(lst_cp[0]))
"""
print:
139830680186504  139830680268488
139830680191752  139830680191752
"""

可知，仅仅是复制了引用，此时可使用copy.deepcopy()深拷贝，来完整复制一个对象。