深拷貝定義（deepcopy）

在Python中，由於一切皆對象，所以任何變量都可以被引用，也即可以被賦值給任何變量。但是在Python中，給變量賦值，是區分的，一般情況下，Python中的變量賦值都是淺拷貝，如果需要使用深拷貝，需要特別指定。

深拷貝是對原對象的“復制以及粘貼”，其實就是在內存中重新開辟了一個新的內存空間來存放這一份數據，兩個變量其實是兩個不一樣的變量，僅僅是數據值相同而已，對兩個變量的操作不會相互影響。

淺拷貝（copy）

在Python中進行數據的淺拷貝時，如果此時淺拷貝的數據是Python中的原子數據結構，比如str,int,float,tuple等不可變的原子數據結構，那麽在Python解釋器中，會給新賦值的變量開辟一個新的內存空間，且新的內存空間中存放的值和淺拷貝的數據值一致。

例如：

此時需要註意，Python中如果int數值小於一定的數的話，Python還是會引用同一個數據值，也就是a和b兩個變量的地址一樣。如：

且當改變a和b的數值時，地址也會發生改變，就相當於是a和b都是兩個指針，指向具體的存放數值的地址空間，如果修改完後a和b的數值一致，那麽a和b的地址也會一樣。如：

當對一些可變對象進行淺拷貝時，此時其實是對可變對象的二次引用，並沒有重新開辟新的內存空間。如：

從圖中可以看到，a和b都是對列表的引用，雖然a是先引用的該列表，但是他們在內存中的地址都是一樣的，也就是說他們其實是同一個列表的兩個不同的昵稱而已。

列表的兩種不同的賦值方式，“=”和切片操作，它們之間的區別如下：

“=”：該符號對於淺拷貝而言，其實就是將“=”兩邊的兩個不同的變量同時指向了同一個內存空間，且內存空間的值是相同的。當一個變量對內存空間中的數值進行了修改之後，在使用另一個變量去引用該內存空間中的變量時，數值也會改變，因為他們都指向同一個數據值。

切片操作：當時切片操作（a[start_index:end_index]）對一個列表進行賦值給另外一個變量時，這時不再是兩個不同的變量同時指向一個內存地址空間中數據值，因為切片操作會返回一個新的列表，所以新的變量會接收一個新的列表，新的列表中的數據值就是切片之後的數據值，且在內存中的地址空間不一樣。如圖：

此時對c的任何操作與a(b)無關，因為a和b其實是同一個列表。

但是當列表中有可變數據結構時（list,dict等）就會出現不一樣的結果，因為在Python中，對於可變的數據類型，Python解釋器會給變量采用引用的方式對 可變的數據類型的數據 進行引用，為了節省內存空間。 如圖所示：

如果需要讓兩個變量能同時且獨立的操作該列表（列表中有可變的數據類型的數據），那麽就需要使用到深拷貝對數據進行直接到拷貝，而不是引用。此時需要使用到一個Python中的內書庫函數copy，copy庫中的deepcopy()方法可以對數據進行直接到拷貝（深拷貝），如圖所示：

從圖中可以看到，c是對a的深拷貝，b是對a的切片操作的淺拷貝，同時修改列表中的可變元素，可見c中的數據是存放在一個獨立的內存空間中的。

在Python對數據對象進行拷貝時，需要註意：

Python中復制、深拷貝和淺拷貝的區別