目录
1. Python 赋值
- 1.1 问题引入
- 1.2 问题刨析
2. 浅拷贝与深拷贝
- 2.1 浅拷贝
- 2.2 深拷贝
3. 在函数参数传递中，赋值带来的引用问题
1. “与 众 不 同” 的 Python 赋 值
问题引入
【code1】以下赋值操作的输出结果是我们都可以接受的：
a = 2
b = a
b = 1
print(a)Out[i]: 2
在对数值变量的赋值中，b = 1并没改变变量a的值。
【code2】以下对列表赋值的输出让我们意外
a = [1,2,3]
b = a
b[0] = 9
print(a)Out[i]: [9, 2, 3]
对列表b的第0号元素赋值时，却同时改变了列表a。
【code3】其实意外的结果也可以发生在对同一个变量的赋值过程中：
a = 1
print(id(a))
a = a + a
print(id(a))Out[i]:
140710983841568
140710983841600
为了一探究竟，我决定替奥特曼深入调查一下【code1】、【code2】中小怪兽们的身份：
- 在【code1】中，输出a，b的id：
print(id(a),id(b))Out[i]: 140710983841600 140710983841568
可以看到：a、b不再是相同id，则它们具有不同的内存地址。
- 在【code2】中，输出a，b的id：
print(id(a),id(b))Out[i]: 2613318275968 2613318275968
可以看到：a、b仍然是同一id，可知a、b仍引用到同一内存地址。
问题刨析
Python是彻底的面向对象编程语言，从Python对象的角度来理解
研究上面的输出后，学过C++的"童鞋"第一次遇到这种“架势”可能会感到很吃惊和疑惑。
但这时应当注意，虽然也支持面向过程编程的风格，但python是一种彻底的面向对象语言，数值可以看作实例对象，比如数值1就是int类的实例。每个对象都有自己的一块内存地址。对象分为不可变对象和可变对象。
从本质上看Python中的直接赋值是对象的引用，传递的是对象间的地址而不是值的拷贝。
- 先看比较容易理解的【code3】：
a = 1 # a的引用为对象1的地址
a = a + a # 先执行语句a+a得到一个新的对象2，再执行赋值。
# 赋值时，2是一个新的不可变对象，以前的对象（也就是1）是不可变对象，不会被改变也不能被覆盖
# 因此a最终引用到不可变对象2的内存地址这个过程可以绘制一个图来描述：
这就是【code3】中，变量a的id发生改变的原因。
- 同理再看【code1】
在【code1】中，数值对象是不可变对象，在被创造之后，它的状态就不可以被改变。但尽管对象本身不可变，但变量的对象引用是可变的
a = 2 # 变量a引用到不可变对象2的地址
b = a # b通过a的引用到2
b = 1 # b引用到另外一个对象，即数值常量1在这条语句时有系统分配的地址这个过程可以绘制一个图来描述：
b的引用改变了，指向了另外一个不可变对象，也就是1的地址。最终a、b具有不同的内存地址。
- 最后看【code2】
在【code2】中，列表是可变对象，对象的内容是可变的。在Python中这种可变对象一般是复合数据结构，如list、dict、tuple、set等等，其内容是可变的原因在于它们都是复合数据结构，每一个内容元素本身也是一个对象。
a = [1,2,3] # a 获得了单条语句执行时系统分配的列表[1,2,3]的首地址（python是脚本语言）
b = a # b引用到与a同一列表的首地址！
b[0] = 9 # 使变量b引用的列表（也是变量a引用的列表）的第一个元素引用到不可变对象9也就是这种原因，【code2】中可变对象a在赋值时geib时，b与a引用到同一对象，而赋值语句b[0] = 9仅仅是对这个数组对象的子对象b[0]的引用进行了改变，并没有改变变量b本身的引用关系！
不信我们可以做如下验证：
a = [1,2,3]
b = a
print("id(a)=",id(a),"id(b)=",id(b))
print("id(a[0])=",id(a[0]),"id(b[0])=",id(b[0]))
b[0] = 9
print("\nid(a)=",id(a),"id(b)=",id(b))
print("id(a[0])=",id(a[0]),"id(b[0])=",id(b[0]))Out[i]:
id(a)= 2613322289408 id(b)= 2613322289408
id(a[0])= 140710983841568 id(b[0])= 140710983841568
id(a)= 2613322289408 id(b)= 2613322289408
id(a[0])= 140710983841824 id(b[0])= 140710983841824可以看到，a与b的id始终没变，但它们随引用的这个数组的第一个元素的引用却同时改变了，完全符合我以上所述。
其它类似疑惑
在理解了以上问题后就会理解一些类似的操作在Python简直就是扯淡，比如有人做如下谜一样的操作：
a = [1,2,3]
a[0]=a
aOut[i]:
[[...], 2, 3]这结果他自己也看不懂了，就是觉得是谜一样的结果。在这个过程中，很显然没有理解到python中的赋值操作，使得列表a的头一个元素无线迭代指向原列表a自身，这样的代码几乎是没有意义的。
2. 浅拷贝与深拷贝
Python 的赋值语句不复制对象，而是创建目标和对象的绑定关系。对于自身可变，或包含可变项的集合，有时要生成副本用于改变操作，而不必改变原始对象。
2.1 浅拷贝（浅层赋值 shallow copy）
所谓浅拷贝它仅仅拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。即浅层复制 构造一个新的复合对象，然后（在尽可能的范围内）将原始对象中找到的对象的 引用 插入其中。
2.2 深拷贝（深度复制 deep copy）
copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。即深层复制 构造一个新的复合对象，然后，递归地将在原始对象里找到的对象的 副本 插入其中。
深度复制操作通常存在两个问题, 而浅层复制操作并不存在这些问题：
- 递归对象 (直接或间接包含对自身引用的复合对象) 可能会导致递归循环。
- 由于深层复制会复制所有内容，因此可能会过多复制（例如本应该在副本之间共享的数据）。
3.在函数参数传递中，赋值带来的引用问题
