python深浅拷贝容易忽略的点

python的深浅拷贝，使用python的童鞋并不陌生，但是在这里面有几点需要注意的，我们忽略的点，在此总结一下，共同进步。
python的深浅拷贝涉及到了python的内存管理机制，我们首先来简单了解一下python的内存机制：
这个图片也是从别的地方拷贝过来的，作为简单了解，

Python的内存机制以金字塔行，-1，-2层主要有操作系统进行操作，

第0层是C中的malloc，free等内存分配和释放函数进行操作，
第1层和第2层是内存池，有Python的接口函数PyMem_Malloc函数实现，当对象小于256K时有该层直接分配内存，
第3层是最上层，也就是我们对Python对象的直接操作，

在 C 中如果频繁的调用 malloc 与 free 时,是会产生性能问题的.再加上频繁的分配与释放小块的内存会产生内存碎片. Python 在这里主要干的工作有:如果请求分配的内存在1~256字节之间就使用自己的内存管理系统,否则直接使用 malloc.这里还是会调用 malloc 分配内存,但每次会分配一块大小为256k的大块内存.

经由内存池登记的内存到最后还是会回收到内存池,并不会调用 C 的 free 释放掉.以便下次使用.
对于简单的Python对象，例如数值、字符串，元组（tuple不允许被更改)采用的是复制的方式(深拷贝?)，也就是说当将另一个变量B赋值给变量A时，虽然A和B的内存空间仍然相同，但当A的值发生变化时，会重新给A分配空间，A和B的地址变得不再相同
这里就有一个我们需要注意的点：
元组是使用深拷贝的，而字典，列表是使用浅拷贝的。使用操作的时候一定要注意！