1，先看赋值运算。
l1 = [1,2,3,[‘barry‘,‘alex‘]] l2 = l1 l1[0] = 111 print(l1) # [111, 2, 3, [‘barry‘, ‘alex‘]] print(l2) # [111, 2, 3, [‘barry‘, ‘alex‘]] l1[3][0] = ‘wusir‘ print(l1) # [111, 2, 3, [‘wusir‘, ‘alex‘]] print(l2) # [111, 2, 3, [‘wusir‘, ‘alex‘]]
对于赋值运算来说，l1与l2指向的是同一个内存地址，所以他们是完全一样的。
2，浅拷贝copy。
#同一代码块下： l1 = [1, ‘太白‘, True, (1,2,3), [22, 33]] l2 = l1.copy() print(id(l1), id(l2)) # 2713214468360 2713214524680 print(id(l1[-2]), id(l2[-2])) # 2547618888008 2547618888008 print(id(l1[-1]),id(l2[-1])) # 2547620322952 2547620322952 # 不同代码块下： >>> l1 = [1, ‘太白‘, True, (1, 2, 3), [22, 33]] >>> l2 = l1.copy() >>> print(id(l1), id(l2)) 1477183162120 1477183162696 >>> print(id(l1[-2]), id(l2[-2])) 1477181814032 1477181814032 >>> print(id(l1[-1]), id(l2[-1])) 1477183162504 1477183162504
对于浅copy来说，只是在内存中重新创建了开辟了一个空间存放一个新列表，但是新列表中的元素与原列表中的元素是公用的。
3，深拷贝deepcopy。
# 同一代码块下 import copy l1 = [1, ‘alex‘, True, (1,2,3), [22, 33]] l2 = copy.deepcopy(l1) print(id(l1), id(l2)) # 2788324482440 2788324483016 print(id(l1[0]),id(l2[0])) # 1470562768 1470562768 print(id(l1[-1]),id(l2[-1])) # 2788324482632 2788324482696 print(id(l1[-2]),id(l2[-2])) # 2788323047752 2788323047752 # 不同代码块下 >>> import copy >>> l1 = [1, ‘太白‘, True, (1, 2, 3), [22, 33]] >>> l2 = copy.deepcopy(l1) >>> print(id(l1), id(l2)) 1477183162824 1477183162632 >>> print(id(0), id(0)) 1470562736 1470562736 >>> print(id(-2), id(-2)) 1470562672 1470562672 >>> print(id(l1[-1]), id(l2[-1])) 1477183162120 1477183162312
对于深copy来说，列表是在内存中重新创建的，列表中可变的数据类型是重新创建的，列表中的不可变的数据类型是公用的。
一、数字和字符串
对于 数字 和 字符串 而言，赋值、浅拷贝和深拷贝无意义，因为其永远指向同一个内存地址。
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1
2
3
4
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7
8
9
10
11
12
13
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15
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import copy# ######### 数字、字符串 #########n1 = 123# n1 = "i am alex age 10"print(id(n1))# ## 赋值 ##n2 = n1print(id(n2))# ## 浅拷贝 ##n2 = copy.copy(n1)print(id(n2)) # ## 深拷贝 ##n3 = copy.deepcopy(n1)print(id(n3)) |
二、其他基本数据类型
对于字典、元祖、列表 而言，进行赋值、浅拷贝和深拷贝时，其内存地址的变化是不同的。
1、赋值
赋值，只是创建一个变量，该变量指向原来内存地址，如：
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1
2
3
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n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]} n2 = n1 |
2、浅拷贝
浅拷贝，在内存中只额外创建第一层数据
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1
2
3
4
5
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import copy n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]} n3 = copy.copy(n1) |
3、深拷贝
深拷贝，在内存中将所有的数据重新创建一份（排除最后一层，即：python内部对字符串和数字的优化）
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1
2
3
4
5
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import copy n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]} n4 = copy.deepcopy(n1) |
原文：https://www.cnblogs.com/ls13691357174/p/10432901.html