在python的面试中，浅拷贝和深拷贝是一个比较难的问题，六成人根本没听过浅拷贝和深拷贝，三成人仅仅了解二者的基础概念和简单的区别。仅仅不到一成人能够准确说出二者的区别，并可以完成相关代码demo的编写！今天让我们来把这个难点搞定，为面试增加晋级砝码！这篇文章可能也是全网最通俗易懂的讲解浅拷贝和深拷贝的文章了，只要大家跟着文章中的实例进行操练，那么一定会彻底搞懂到底什么是浅拷贝和深拷贝这个技术难点！
变量赋值
在Python可变数据类型（列表，字典，集合）中，把一个可变数据类型的变量赋给另一个变量，这两个变量引用的是同一个对象，内存地址是一样的，修改当中的一个变量，另一个变量相应也会被修改。如果想了解python中可变数据类型和不可变数据类型的技术细节请看文章：Python 面试高频问题：可变数据类型和不可变数据类型的区别
举一个我前面文章中的例子
l1=['a','b','c']
l2=l1
print(id(l1))
print(id(l2))
l2.append('d')
print("************")
print(id(l1))
print(l1)
print(id(l2))
print(l2)
输出：
838366483528
838366483528
************
838366483528
['a', 'b', 'c', 'd']
838366483528
['a', 'b', 'c', 'd']
输出结果这里就不再多做解释了， l1 和l2的地址相同，所以彼此间会产生影响。
浅拷贝
拷贝了一个对象的最顶层，只拷贝了对象的"引用"
举一个前面文章的例子，list中只有一层，即元素中不包含其他list。
l3=['x','y','z']
l4=list(l3)
print(id(l3))
print(id(l4))
l4.append('a')
print(l3)
print(l4)
输出
831456302152
831480344136
['x', 'y', 'z']
['x', 'y', 'z', 'a']
从结果可以看到，l3 和l4的地址不同，所以彼此间不会发生影响。
我们再上一个例子，让l3中的第一个元素是一个list
l3=[['x','y','z'],'a','b']
l4=list(l3)
print(id(l3))
print(id(l4))
l4.append('c')
print(l3)
print(l4)
结果
533336249416
533337391240
[['x', 'y', 'z'], 'a', 'b']
[['x', 'y', 'z'], 'a', 'b', 'c']
结果完全符合预期，因为第一个元素是list，那么他也是有地址的，我们对其进行打印
print(id(l3[0]))
print(id(l4[0]))
结果
533336248904
533336248904
我们发现l3[0]和l4[0]的地址居然一样，再执行如下代码
l3[0].append('yy')
print(l3)
print(l4)
结果
[['x', 'y', 'z', 'yy'], 'a', 'b']
[['x', 'y', 'z', 'yy'], 'a', 'b', 'c']
结果符合预期，修改l3[0]的值也影响了l4[0]。那么我们怎么做才能让l3[0]和l4[0]彼此也不发生影响呢，这就需要引入深拷贝。
深拷贝
深拷贝对对象中的每一层都进行了拷贝，拷贝后的对象与原对象完全独立，没有任何关系。要想实现深拷贝需要使用copy 模块中的deepcopy方法
import copy
l3=[['x','y','z'],'a','b']
#l4=list(l3) #浅拷贝，使用=copy.copy(l3)也可以实现浅拷贝
l4=copy.deepcopy(l3) #深拷贝
l4.append('c')
print(id(l3[0]))
print(id(l4[0]))
l3[0].append('yy')
print(l3)
print(l4)
输出
407168435784
407166887304
[['x', 'y', 'z', 'yy'], 'a', 'b']
[['x', 'y', 'z'], 'a', 'b', 'c']
可以看到l3[0]和l4[0]，已经完全独立，彼此没有影响了
总结浅拷贝和深拷贝
话不多说，用两张图就可以进行简单解释：
浅拷贝，如下图
深拷贝，如下图：