python深浅拷贝

赋值：对象指向同一个内存地址。a=1,b=a，a与b都储存了相同的内存地址。
浅拷贝：开辟新的内存空间，放置原来对象的引用地址。与赋值不同在于，浅拷贝将引用地址放置在新开辟的空间内。
深拷贝：开辟新的内存空间，将原本对象的父对象及子对象都保存下来，相当于完整复制了一份到新的空间。

python中深浅拷贝的实现：通过copy模块。
import copy
copy.copy(a) #对a的浅拷贝
copy.deepcopy(a) #对a 的深拷贝

由定义我们可以推断出，单独数据类型下，深浅拷贝在原数据发生改变的情况下都不会影响新对象。
浅拷贝：单独数据类型，存放的地址就是数据地址。修改原对象，原数据地址指向新地址，拷贝后对象地址未发生变化。
深拷贝：新旧互不影响

当有多层数据类型时，如a=[1,2,[3,4]]。
外层数据为可变类型，内层为可变类型。
浅拷贝：拷贝后外层地址改变，内层地址不变。内层数据改变也随之改变
深拷贝：内外层数据地址都改变

外层数据为可变类型，内层为不可变类型。如a=[1,2,(3,4)]
浅拷贝：拷贝后外层地址改变，内层地址不变。
深拷贝：外层地址改变，内层地址不变。

外层数据为不可变类型，内层为可变类型。如a=(1,2,[3,4])
浅拷贝：拷贝后内外都不变。
深拷贝：内外都改变

外层数据为不可变类型，内层为不可变类型。如a=(1,2,(3,4))
浅拷贝：拷贝后内外都不变。
深拷贝：内外都不变

总结：
由上可得，浅拷贝不管是哪种情况，内层地址都是不变的，外层地址随数据类型变化。
深拷贝在内层地址为可变类型时，内外层都会变；在内层为不可变类型时，根据外层数据类型决定外层地址是否改变。

深浅拷贝的使用场景：
浅拷贝：假如使用模板，某个场景需要修改模板中的值，使用浅拷贝，修改模板中数据
深拷贝：复制一份模板，修改模板中值，不影响原本的模板。又能应用在新的场景。