Python中的对象之间赋值时是按引用传递的，如果需要拷贝对象，需要使用标准库中的copy模块。
1、copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。
2、copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象
>>> import copy
>>> a = [1,2,3,4,['a','b']] #原始对象
>>> b = a #赋值，传对象的引用
>>> c = copy.copy(a)
>>> d = copy.deepcopy(a)
>>> a.append(5)
>>> a[4].append('c')
>>> print 'a=',a
a= [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
>>> print 'b=',b
b= [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
>>> print 'c=',c
c= [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
>>> print 'd=',d
d= [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]之前关于 Python 的作用域、赋值、参数传递，我们接连谈了几篇文章：
今天我们依然要就相关话题继续下去。
首先是上次最后的思考题：
m = [1, 2, [3]]
n = m[:]
n[1] = 4
n[2][0] = 5
print(m)m 的结果是什么？
正确答案是 [1, 2, [5]] ，这次比上次好点，有 35% 的正确率。
当时我留了个提示，说和浅拷贝、深拷贝有关，现在我们就来具体说一说。
假设有这样一个 list 变量 m，其中有 4 个元素（别被嵌套迷惑了）：
m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]为了更直观的表示，我来画个图：
现在我们想要再来“复制”一个同样的变量。也许第一个闪过脑中的念头就是：
n = m但看了前面的文章后你应该知道，这样的 赋值只相当于增加了一个标签，并没有新的对象产生 ：
用 id 验证下就知道， m 和 n 仍然是同一个东西 。那么他们内部的元素自然也是一样的，对其中一个进行修改，另一个也会跟着变：
m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
print('m:', id(m))
print([id(i) for i in m])
n = m
print('n:', id(n))
print([id(i) for i in n])
print(n is m)
print(n[0] is m[0])
print(n[2] is m[2])
n[0] = -1
print(m)
n[2][1] = -1
print(m)输出
m: 4564554888
[4556507504, 4556507536, 4564554760, 4564555016]
n: 4564554888
[4556507504, 4556507536, 4564554760, 4564555016]
True
True
True
[-1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
[-1, 2, [3, -1], [5, [6, 7]]]因此有人将此操作称为“ 旧瓶装旧酒 ”，只是多贴了一层标签，这不能达到我们的目的。要得到一个对象的“拷贝”，我们需要用到 copy 方法：
from copy import copy
m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
print('m:', id(m))
print([id(i) for i in m])
n = copy(m)
print('n:', id(n))
print([id(i) for i in n])
print(n is m)
print(n[0] is m[0])
print(n[2] is m[2])
n[0] = -1
print(m)
n[2][1] = -1
print(m)输出
m: 4340253832
[4333009264, 4333009296, 4340253704, 4340253960]
n: 4340268104
[4333009264, 4333009296, 4340253704, 4340253960]
False
True
True
[1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
[1, 2, [3, -1], [5, [6, 7]]]从结果中可以看出， n 和 m 已不是同一个对象 ，对于某个元素的重新赋值不会影响原对象。但是，它们 内部的元素全都是一样的 ，所以对一个可变类型元素的修改，则仍然会反应在原对象中。
（其实这里1、2也是指向同一个对象，但作为不可变对象来说，它们互不影响，直观上的感受就相当于是复制了一份，故简化如图上所示）
这种复制方法叫做 浅拷贝 （ shallow copy ），又被人形象地称作“ 新瓶装旧酒 ”，虽然产生了新对象，但里面的内容还是来自同一份。
如果要彻底地产生一个和原对象完全独立的复制品，得使用 深拷贝 （ deep copy ）：
from copy import deepcopy
m = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
print('m:', id(m))
print([id(i) for i in m])
n = deepcopy(m)
print('n:', id(n))
print([id(i) for i in n])
print(n is m)
print(n[0] is m[0])
print(n[2] is m[2])
n[0] = -1
print(m)
n[2][1] = -1
print(m)输出
m: 4389131400
[4381886832, 4381886864, 4389131272, 4389131528]
n: 4389131208
[4381886832, 4381886864, 4389131656, 4389145736]
False
True
False
[1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]
[1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]]此时， 对新对象中元素做任何改动都不会影响原对象 。新对象中的子列表，无论有多少层，都是新的对象，有不同的地址。
按照前面的比喻，深拷贝就是“ 新瓶装新酒 ”。
你可能会注意到一个细节：n 中的前两个元素的地址仍然和 m 中一样。这是由于它们是 不可变对象，不存在被修改的可能，所以拷贝和赋值是一样的 。
于是，深拷贝也可以理解为，不仅是对象自身的拷贝，而且对于对象中的每一个子元素，也都进行同样的拷贝操作。这是一种 递归 的思想。
不过额外要说提醒一下的是， 深拷贝的实现过程并不是完全的递归 ，否则如果对象的某级子元素是它自身的话，这个过程就死循环了。实际上， 如果遇到已经处理过的对象，就会直接使用其引用，而不再重复处理 。听上去有点难懂是不是？想想这个例子大概就会理解了：
from copy import deepcopy
m = [1, 2]
m.append(m)
print(m, id(m), id(m[2]))
n = deepcopy(m)
print(n, id(n), id(n[2]))输出
[1, 2, [...]] 4479589576 4479589576
[1, 2, [...]] 4479575048 4479575048最后，还是给各位留个思考：
from copy import deepcopy
a = [3, 4]
m = [1, 2, a, [5, a]]
n = deepcopy(m)
n[3][1][0] = -1
print(n)深拷贝后的 n，修改了其中一个元素值，会是怎样的效果？
思考一下输出会是什么？
