我的原書鏈接：點擊傳送
3.6.3. 淺拷貝 與 深拷貝 理解
(淺層複製 與 深層複製 理解)
淺拷貝 shallow copy
深拷貝 deep copy
總結：
淺拷貝: 是指在複製過程中，只複製一層變量綁定關係，不會複製深層變量綁定的對象的複製過程
深拷貝: 對所有可變對象進行層層複製,實現對象的各自獨立。
3.6.3.1. 語法及使用方法：
基本語法：
import copy # 導入copy模塊
L = "任意類型數據"
L2 = copy.copy(L) # 淺拷貝
L2 = copy.deepcopy(L) # 深拷貝
特別的，在列表中還可以通過切片和自身的copy方法進行淺層複製，如下：
# 淺拷貝
# 1) 利用切片方法。切片——返回切片後的新對象。如
L2 = L[:]
L2 = L[::]
# 2) 利用列表自身方法
L2 = L.copy()
3.6.3.2. 原理理解
淺層複製只複製最外一層的數據或容器對象，內部直接被賦值綁定於新對象對應位置
示例：如何解釋Out4和Out5相同，Out9和Out10部分相同，以及後面的測試結果？
In [1]: import copy
In [2]: L = [-10, (-20, -30), [-40, -50, (-60, -70)]]
# 淺拷貝測試
In [3]: X = L.copy()
In [4]: [id(x) for x in L]
Out[4]: [1684750713584, 1684750470920, 1684749580488]
In [5]: [id(x) for x in X]
Out[5]: [1684750713584, 1684750470920, 1684749580488]
In [6]: id(L), id(X)
Out[6]: (1684750584648, 1684750627144)
# 深拷貝測試
In [7]: Y = copy.deepcopy(L)
In [8]: [id(x) for x in L]
Out[8]: [1684750713584, 1684750470920, 1684749580488]
In [9]: [id(x) for x in X]
Out[9]: [1684750713584, 1684750470920, 1684749580488]
In [10]: [id(x) for x in Y]
Out[10]: [1684750713584, 1684750470920, 1684748555272]
# 數據測試
In [11]: L.append("測試1")
In [12]: L[2].append("測試2")
In [13]: L, X, Y
Out[13]:
([-10, (-20, -30), [-40, -50, (-60, -70), '測試2'], '測試1'],
[-10, (-20, -30), [-40, -50, (-60, -70), '測試2']],
[-10, (-20, -30), [-40, -50, (-60, -70)]])
圖解：
- 創建L列表
創建3個數據對象，放入列表中（綁定於數據容器對應位置）
L = [-10, (-20, -30), [-40, -50, (-60, -70)]]
綁定關係如下：
# 索引(變量)綁定關係，索引也可看做特殊變量
L[0] L[1] L[2]
| | |
| | |
L = [-10, (-20, -30), [-40, -50, (-60, -70)]]
- 對L淺拷貝綁定X
X = L.copy()
# 或
X = L[::]
# 或 其他...
綁定關係如下:
L[0] L[1] L[2]
| | |
| | |
L = [-10, (-20, -30), [-40, -50, (-60, -70)]]
| | |
| | |
X[0] X[1] X[2]
| | |
| | |
X = [ ]
# 1)重新創建最外層可變數據容器，淺拷貝創建新的最外層對象
# 2)內部所有對象正常賦值綁定
# 綁定原始對象關係，3個數據對象同時被L[N]和L[X]綁定
最外層可變數據容器重新在內存中另一區域開闢創建， 而內一層所有數據對象， 都只是在原來的基礎上簡單賦值，因而改變最外層新拷貝對象對原始對象無影響，而改變拷貝後的數據對象如X[2]，將會使L[2]也同時發生改變
- 對L深拷貝綁定Y
可以簡單理解爲所有的數據對象全部在內存中拷貝一份，並重新對新數據對象指定綁定關係。
因而，深拷貝後的數據無論如何操作都將不會影響到之前的數據對象，即改變拷貝後的數據對象如Y[2]，不會影響L[2]同時發生改變
（不過深拷貝的實際情況爲了節省計算機資源，只是複製和重新綁定了新的可變數據對象，而其中不可變的數據對象依然保留，重新賦值綁定，這樣節省內存資源的同時亦達到了完全拷貝的同樣效果。）
練習：
練習1：
import copy # 導入複製模塊
L = [3.1, 3.2]
L1 = [1, 2, L]
L2 = copy.deepcopy(L1) # 實現深拷貝
L[0] = 3.14
print(L1) # _________
print(L2) # _________
# [1, 2, [3.14, 3.2]] #此列表由於淺拷貝受影響
# [1, 2, [3.1, 3.2]] #此列表不受影響
練習2：
import copy
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
a.append(5)
a[4].append('c')
print(a) # _________
print(b) # _________
print(c) # _________
print(d) # _________
# [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
# [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
# [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
# [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
"""解析：
> a: a加了5，a[4]加了'c'
> b: 賦值綁定操作，與a完全一致
> c: 淺拷貝了最外層可變對象，最外層不受影響，但內部可變對象受影響
> d: 深拷貝，所有可變對象不受影響"""