原文出处：http://www.cnblogs.com/wilber2013/p/4645353.html
Python中，对象的赋值，拷贝（深/浅拷贝）之间是有差异的，如果使用的时候不注意，就可能产生意外的结果。
下面我们按照原文，细细理解下这些差别：
对象赋值
我们看下面的的代码部分：
In [1]: will = ["will",28,["python","C#","Javascript"]]
In [2]: wilber = will
In [3]: id(will)
Out[3]: 2335727905096
In [4]: id(wilber)
Out[4]: 2335727905096
In [5]: print([id(ele) for ele in will])
[2335725285536, 1453458736, 2335727904456]
In [6]: print([id(ele) for ele in wilber])
[2335725285536, 1453458736, 2335727904456]
In [7]: will[0] = "wilber"
In [8]: will[2].append("CSS")
In [9]: id(will)
Out[9]: 2335727905096
In [10]: id(wilber)
Out[10]: 2335727905096
In [11]: print([id(ele) for ele in will])
[2335727892328, 1453458736, 2335727904456]
In [12]: print([id(ele) for ele in wilber])
[2335727892328, 1453458736, 2335727904456]
我们分析下这段代码：
- 首先，创建了一个名为will的变量，这个变量指向一个list对象，从第一张图中可以看到所有对象的地址（每次运行，结果可能不同）
- 然后，通过will变量对wilber变量进行赋值，那么wilber变量将指向will变量对应的对象（内存地址），也就是说”wilber is will”，”wilber[i] is will[i]”
可以理解为，Python中，对象的赋值都是进行对象引用（内存地址）传递
- 第三张图中，由于will和wilber指向同一个对象，所以对will的任何修改都会体现在wilber上
这里需要注意的一点是，str是不可变类型，所以当修改的时候会替换旧的对象，产生一个新的地址。
为了便于理解，我将原文的图片直接拷贝过来，里面内存地址编号和代码不一致。
浅拷贝
下面看看浅拷贝
In [1]: import copy
In [2]: will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
In [3]: wilber = copy.copy(will)
In [4]: id(will)
Out[4]: 2899569681288
In [5]: id(wilber)
Out[5]: 2899583552712
In [6]: print([id(ele) for ele in will])
[2899583263664, 1453458736, 2899585719944]
In [7]: print([id(ele) for ele in wilber])
[2899583263664, 1453458736, 2899585719944]
In [8]: will[0] = "wilber"
In [9]: will[2].append("CSS")
In [10]: id(will)
Out[10]: 2899569681288
In [11]: id(wilber)
Out[11]: 2899583552712
In [12]: print([id(ele) for ele in will])
[2899586038616, 1453458736, 2899585719944]
In [13]: print([id(ele) for ele in wilber])
[2899583263664, 1453458736, 2899585719944]
In [14]: will
Out[14]: ['wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]
In [15]: wilber
Out[15]: ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]
分析下这段代码：
- 首先，依然使用一个will变量，指向一个list类型的对象
- 然后，通过copy模块里面的浅拷贝函数copy()，对will指向的对象进行浅拷贝，然后浅拷贝生成的新对象赋值给wilber变量
浅拷贝会创建一个新的对象，这个例子中”wilber is not will”
但是，对于对象中的元素，浅拷贝就只会使用原始元素的引用（内存地址），也就是说”wilber[i] is will[i]”
- 当对will进行修改的时候
由于list的第一个元素是不可变类型，所以will对应的list的第一个元素会使用一个新的对象表示。
但是list的第三个元素是一个可变类型，修改操作不会产生新的对象，所以will的修改结果会相应的反应到wilber上
总结一下，当我们使用下面的操作的时候，会产生浅拷贝的效果：
- 使用切片[:]操作
- 使用工厂函数（如list/dir/set）
- 使用copy模块中的copy()函数
深拷贝
最后我们看看深拷贝
In [1]: import copy
In [2]: will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
In [3]: wilber = copy.deepcopy(will)
In [4]: id(will)
Out[4]: 2871945438664
In [5]: id(wilber)
Out[5]: 2871945199048
In [6]: print([id(ele) for ele in will])
[2871945176264, 1453458736, 2871945207496]
In [7]: print([id(ele) for ele in wilber])
[2871945176264, 1453458736, 2871945341256]
In [8]: will[0] = "wilber"
In [9]: will[2].append("CSS")
In [10]: will
Out[10]: ['wilber', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript', 'CSS']]
In [11]: id(will)
Out[11]: 2871945438664
In [12]: id(wilber)
Out[12]: 2871945199048
In [13]: wilber
Out[13]: ['Will', 28, ['Python', 'C#', 'JavaScript']]
In [14]: print([id(ele) for ele in will])
[2871945496928, 1453458736, 2871945207496]
In [15]: print([id(ele) for ele in wilber])
[2871945176264, 1453458736, 2871945341256]
分析一下这段代码：
- 首先，同样使用一个will变量，指向一个list类型的对象
- 然后，通过copy模块里面的深拷贝函数deepcopy()，对will指向的对象进行深拷贝，然后深拷贝生成的新对象赋值给wilber变量
跟浅拷贝类似，深拷贝也会创建一个新的对象，这个例子中”wilber is not will”
但是，对于对象中的元素，深拷贝都会重新生成一份（有特殊情况，下面会说明），而不是简单的使用原始元素的引用（内存地址）
例子中will的第三个元素指向2871945207496，而wilber的第三个元素是一个全新的对象2871945341256，也就是说，”wilber[2] is not will[2]”
- 当对will进行修改的时候
由于list的第一个元素是不可变类型，所以will对应的list的第一个元素会使用一个新的对象2871945496928
但是list的第三个元素是一个可变类型，修改操作不会产生新的对象，但是由于”wilber[2] is not will[2]”，所以will的修改不会影响wilber
拷贝的特殊情况
其实，对于拷贝有一些特殊情况：
对于非容器类型（如数字、字符串、和其他’原子’类型的对象）没有拷贝这一说
也就是说，对于这些类型，”obj is copy.copy(obj)” 、”obj is copy.deepcopy(obj)”如果元祖变量只包含原子类型对象，则不能深拷贝，看下面的例子
In [16]: book =("python","c#","Javascript")
In [17]: copies = copy.deepcopy(book)
In [18]: book is copies
Out[18]: True
In [19]: book =("python","c#","Javascript",[])
In [20]: copies = copy.deepcopy(book)
In [21]: book is copies
Out[21]: False
本文介绍了对象的赋值和拷贝，以及它们之间的差异：
- Python中对象的赋值都是进行对象引用（内存地址）传递
- 使用copy.copy()，可以进行对象的浅拷贝，它复制了对象，但对于对象中的元素，依然使用原始的引用.
- 如果需要复制一个容器对象，以及它里面的所有元素（包含元素的子元素），可以使用copy.deepcopy()进行深拷贝
- 对于非容器类型（如数字、字符串、和其他’原子’类型的对象）没有被拷贝一说
- 如果元组变量只包含原子类型对象，则不能深拷贝，