Python中关于对象复制有三种类型的使用方式，赋值、浅拷贝与深拷贝。他们既有区别又有联系，刚好最近碰到这一类的问题，研究下。

一、赋值

在python中，对象的赋值就是简单的对象引用，这点和C++不同。如下：

 a = [1,2,3,"hello",["python","C++"]]
 
b = a
 
print a==b #True

这种情况下，b和a是一样的，他们指向同一片内存，b不过是a的别名，是引用。我们可以使用a与b是否相同来判断，返回True，表明他们地址相同，内容相同。

赋值操作（包括对象作为参数、返回值）不会开辟新的内存空间，它只是复制了新对象的引用。也就是说，除了b这个名字以外，没有其它的内存开销。

修改了a，就影响了b；同理，修改了b就影响了a。

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a = [1,2,3,"hello",["python","C++"]]
 
b = a
 
b.append("ADD")
 
print "a=",a,"b=",b
#a=[1, 2, 3, 'hello', ['python', 'C++'], 'ADD'] b=[1, 2, 3, 'hello', ['python', 'C++'], 'ADD']

二、浅拷贝（shallow copy）

浅拷贝会创建新对象，其内容是原对象的引用。

浅拷贝有三种形式：切片操作，工厂函数，copy模块中的copy函数。比如对上述a：

1、切片操作：b = a[:] 或者 b = [each for each in a]

2、工厂函数：b = list(a)

3、copy函数：b = copy.copy(a)

浅拷贝产生的b不再是a了，使用is可以发现他们不是同一个对象，使用id查看，发现它们也不指向同一片内存。但是当我们使用 id(x) for x in a 和 id(x) for x in b 时，可以看到二者包含的元素的地址是相同的。

在这种情况下，a和b是不同的对象，修改b理论上不会影响a。比如b.append([4,5])。

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a = [1,2,3,"hello",["python","C++"]]
 
b = a[:]
 
b.append("ADD")
 
print "a",a,"b",b
#a [1, 2, 3, 'hello', ['python', 'C++']] b [1, 2, 3, 'hello', ['python', 'C++'], 'ADD']

但是要注意，浅拷贝之所以称为浅拷贝，是它仅仅只拷贝了一层，在a中有一个嵌套的list，如果我们修改了它，情况就不一样了。

a[4].append(“C”)。查看b，你将发现b也发生了变化。这是因为，你修改了嵌套的list。修改外层元素，会修改它的引用，让它们指向别的位置，修改嵌套列表中的元素，列表的地址并为发生变化，指向的都是同一个位置。

三、深拷贝（deep copy）

深拷贝只有一种形式，copy模块中的deepcopy函数。

和浅拷贝对应，深拷贝拷贝了对象的所有元素，包括多层嵌套的元素。因而，它的时间和空间开销要高。

同样对la，若使用b = copy.deepcopy(a)，再修改b将不会影响到a了。即使嵌套的列表具有更深的层次，也不会产生任何影响，因为深拷贝出来的对象根本就是一个全新的对象，不再与原来的对象有任何关联。

四、关于拷贝操作的警告

1、对于非容器类型，如数字，字符，以及其它“原子”类型，没有拷贝一说。产生的都是原对象的引用。

2、如果元组变量值包含原子类型对象，即使采用了深拷贝，也只能得到浅拷贝。