关于python深浅拷贝的个人浅见

　　起初，关于python的深浅拷贝，总是习惯去用传值传址的方式去考虑，发现总是get不到规律，容易记混。

　　python有着高度自治的内存管理，而不可变对象的内存分配，则是能省则省，就是说，无论用什么拷贝，拷贝得到的不可变对象的内存地址都与先前一样，现在想想，仍然觉得很奇怪。所以，我就干脆从可变对象和不可变对象出发，重新考虑这个问题，把拷贝的效果和对象内存地址的变化理个清楚。

 

经过实验，有如下结论：

 

从内存地址上来看，

不可变对象

　　无论深浅copy还是赋值，在操作完成后，新旧不可变对象的内存地址都是相同的。

区别在于可变对象

　　赋值操作后，完全相同；

　　浅copy后，最外层可变对象的地址不同，但除此之外的任何可变对象的地址都一样（没有被拷贝）；

　　深copy后，所有可变对象的地址都不同。

 

所以，可以认为，python中的深浅拷贝是针对可变对象而言的。

 

那么，从拷贝效果（针对可变对象）上来看，

赋值是完全没有拷贝；

浅copy仅仅是肤浅地拷贝了一个外壳；

深copy是深入内部拷贝了所有对象。

 

ps.函数的参数传递和赋值相同，是传址

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