- “谈谈你对 Python 中的浅拷贝和深拷贝的理解？”
若平时你在开发中像我一样，过度使用 deepcopy，以至于忘记了浅拷贝（shallow copy）和深拷贝（deep copy）的区别，那很可能要栽大跟头了。
Python 的引用计数
首先我们要知道，Python 内不可变对象的内存管理方式是引用计数。因此，我们在谈论拷贝时，其实谈论的主要特点都是基于可变对象的。我们来看下面这段代码
输出如下
因为我们这里操作的是不可变对象，Python 用引用计数的方式管理它们，所以 Python 不会对值相同的不可变对象，申请单独的内存空间。只会记录它的引用次数
浅拷贝
我们先来比较一下浅拷贝和赋值在可变对象上的区别
输出结果
发现没有，赋值就是对物体进行贴标签操作，作用于同一物体。而浅拷贝则会创建一个新的对象，至于对象中的元素，它依然会引用原来的物体，我们再来看一段例子
输出如下
操作不可变对象时，由于引用计数的特性，被拷贝的元素改变时，就相当于撕掉了原来的标签，重新贴上新的标签一样，对于我们已拷贝的元素没有任何影响。因此在操作不可变对象时，浅拷贝和深拷贝是没有区别的
输出结果
由于浅拷贝会使用原始元素的引用（内存地址）。所以在在操作被拷贝对象内部的可变元素时，其结果是会影响到拷贝对象的
深拷贝
深拷贝遇到可变对象，则又会进行一层对象创建，所以你操作被拷贝对象内部的可变对象，不影响拷贝对象内部的值
输出如下
总结
因此，在下次我们遇到这类问题时，我们说出以下关键点，基本就很稳了
- 由于 Python 内部引用计数的特性，对于不可变对象，浅拷贝和深拷贝的作用是一致的，就相当于复制了一份副本，原对象内部的不可变对象的改变，不会影响到复制对象
- 浅拷贝的拷贝。其实是拷贝了原始元素的引用（内存地址），所以当拷贝可变对象时，原对象内可变对象的对应元素的改变，会在复制对象的对应元素上，有所体现
- 深拷贝在遇到可变对象时，又在内部做了新建了一个副本。所以，不管它内部的元素如何变化，都不会影响到原来副本的可变对象
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