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'==' VS 'is'
等于（==） 和 is 是 Python 中对象比较常用的两种方式。
'==' 操作符比较对象之间的值是否相等：
a == b # 表示比较变量 a 和 b 所指向的值是否相等。
'is' 操作符比较的是对象的身份标识是否相等， 即它们是否是同一个对象， 是否指向同一个内存地址。
在 Python 中， 每个对象的身份标识， 都能通过函数 id(object) 获得。 因此， 'is' 操作符， 相当于比较对象之间的 ID 是否相等
a1 = 10
b1 = 10
print('a1 == b1:',a1 == b1)
print('id(a1):',id(a1))
print('id(b1):',id(b1))
print('a1 is b1:',a1 is b1)
a2 = 257
b2 = 257
print('a2 == b2:',a2 == b2)
print('id(a2):',id(a2))
print('id(b2):',id(b2))
print('a2 is b2:',a2 is b2)
'==' VS 'is'.png
对于整型数字来说， 以上 a1 is b1 为 True 的结论， 只适用于 -5 到 256 范围内的数字。
事实上， 出于对性能优化的考虑， Python [CPython（Python 的 C 实现）]内部会对 -5 到 256 的整型维持一个数组， 起到一个缓存的作用。 这样， 每次你试图创建一个 -5 到 256 范围内的整型数字时， Python 都会从这个数组中返回相对应的引用， 而不是重新开辟一块新的内存空间，这样a1 is b1: True。如果整型数字超过了这个范围， 比如上述例子中的 257， Python 则会为两个 257 开辟两块内存区域， 因此 a 和 b 的 ID 不一样，这样a2 is b2: False。
'is' 的速度效率 通常要优于 '==' ，因为 'is' 操作符不能被重载， Python 就不需要去寻找， 程序中是否有其他地方重载了比较操作符。执行比较操作符 'is' ， 就仅仅是比较两个变量的 ID 而已。 '==' 操作符却不同，执行 a == b 相当于是去执行 a.__eq__(b) ， Python大部分的数据类型都会去重载 __eq__ 这个函数。
t1 = (1, 2, [3, 4])
t2 = (1, 2, [3, 4])
print('t1 == t2:',t1 == t2)
t1[-1].append(5)
print('t1 == t2:',t1 == t2)
'=='.png
我们知道元组是不可变的， 但元组可以嵌套， 它里面的元素可以是列表类型， 列表是可变的， 所以如果我们修改了元组中的某个可变元素， 那么元组本身也就改变了。
浅拷贝和深度拷贝
浅拷贝（shallow copy） 和深度拷贝（deep copy）
浅拷贝
浅拷贝指重新分配一块内存， 创建一个新的对象， 里面的元素是原对象中子对象的引用。
Python 中可以用 copy.copy() 来实现对象的浅拷贝，适用于任何数据类型。
如果原对象中的元素不可变， 那倒无问题；但如果元素可变， 浅拷贝通常会带来一些副作用：
'''对 l1 执行浅拷贝， 赋予 l2。浅拷贝里的元素是对原对象元素的引用， 因此 l2 中的元素和 l1 指向同一个
列表和元组对象，但l1和l2本身是不同对象。'''
l1 = [[1, 2], (30, 40)]
l2 = list(l1)
l1.append(100) 'l1和l2本身是不同对象， l1 的列表新增元素 100而l2不会'
'l1 中的第一个列表新增元素 3，因为 l2 是 l1 的浅拷贝，l2 中的第一个元素和 l1 中的第一个元素， 共同指向同一个列表，l2 中的第一个列表也会相对应的新增元素 3'
l1[0].append(3)
print('l1:',l1)
print('l2:',l2)
'元组是不可变的，这里对 l1 中的第二个元组拼接， 然后重新创建了一个新元组作为 l1 中的第二个元素，与l2的第二个元素不再是用一个对象的引用，操作后 l2 不变， l1 发生改变'
l1[1] += (50, 60)
print('l1:',l1)
print('l2:',l2)
浅拷贝副作用.png
深度拷贝
深度拷贝， 是指重新分配一块内存， 创建一个新的对象， 并且将原对象中的元素， 以递归的方式， 通过创建新的子对象拷贝到新对象中。 因此， 新对象和原对象没有任何关联。
Python 中以 copy.deepcopy() 来实现对象的深度拷贝。
import copy
l1 = [[1, 2], (30, 40)]
l2 = copy.deepcopy(l1)
l1.append(100)
l1[0].append(3)
print('l1:',l1)
print('l2:',l2)
深度拷贝.png
需要注意的是，如果被拷贝对象中存在指向自身的引用， 那么程序很容易陷入无限循环：
import copy
x = [1]
x.append(x)
print('x:',x)
y = copy.deepcopy(x)
print('y:',y)
被拷贝对象中存在指向自身的引用.png
为什么深度拷贝 x 到 y 后， 程序并没有出现 stack overflow？
深度拷贝函数 deepcopy 中会维护⼀个字典， 记录已经拷⻉的对象与其 ID。 拷贝过程中， 如果字典里已经存储了将要拷贝的对象， 则会从字典直接返回。
源码地址：https://github.com/python/cpython/blob/3.7/Lib/copy.py
def deepcopy(x, memo=None, _nil=[]):
"""Deep copy operation on arbitrary Python objects.
See the module's __doc__ string for more info.
"""
if memo is None:
memo = {}
d = id(x) # 查询被拷贝对象 x 的 id
y = memo.get(d, _nil) # 查询字典里是否已经存储了该对象
if y is not _nil:
return y # 如果字典里已经存储了将要拷贝的对象，则直接返回
...
如果使用 x == y 比较上述 y = copy.deepcopy(x) 的 y 与x
RecursionError
x==y内部执行是会递归遍历列表x和y中每一个元素的值，由于x和y是无限嵌套的，因此会stack overflow报错
参考资料：
极客时间 Python核心技术与实战学习
Python核心技术与实战（极客时间）链接：
http://gk.link/a/103Sv
GitHub链接：
https://github.com/lichangke/LeetCode
个人Blog:
https://lichangke.github.io/
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