is与==的区别
在讲is和==这两种运算符区别之前，首先要知道Python中对象包含的三个基本要素，分别是：id(身份标识)、type(数据类型)和value(值)。
is和==都是对对象进行比较判断作用的，但对对象比较判断的内容并不相同。下面来看看具体区别在哪。
==比较操作符和is同一性运算符区别
==是python标准操作符中的比较操作符，用来比较判断两个对象的value(值)是否相等，例如下面两个字符串间的比较：
>>> a = 'hello'
>>> b = 'hello'
>>> a == b
True
is也被叫做同一性运算符，这个运算符比较判断的是对象间的唯一身份标识，也就是id是否相同。通过对下面几个list间的比较，你就会明白is同一性运算符的工作原理：
>>> x = y = [4,5,6]
>>> z = [4,5,6]
>>> x == y
True
>>> x == z
True
>>> x is y
True
>>> x is z
False
>>>
>>> print id(x)
3075326572
>>> print id(y)
3075326572
>>> print id(z)
3075328140
x、y和z的值是相同的，所以前两个是True没有问题。至于最后一个为什么是False，看看三个对象的id分别是什么就会明白了。
下面再来看一个例子，同一类型下的a和b的（a==b）都是为True，而（a is b）则并不一定是True。
>>> a = 1 #a和b为数值类型
>>> b = 1
>>> a is b
True
>>> id(a)
14318944
>>> id(b)
14318944
>>> a = 'hello' #a和b为字符串类型
>>> b = 'hello'
>>> a is b
True
>>> id(a)
42111872
>>> id(b)
42111872
>>> a = (1,2,3) #a和b为元组类型
>>> b = (1,2,3)
>>> a is b
False
>>> id(a)
15001280
>>> id(b)
14790408
>>> a = [1,2,3] #a和b为list类型
>>> b = [1,2,3]
>>> a is b
False
>>> id(a)
42091624
>>> id(b)
42082016
>>> a = {'cheese':1,'zh':2} #a和b为dict类型
>>> b = {'cheese':1,'zh':2}
>>> a is b
False
>>> id(a)
42101616
>>> id(b)
42098736
>>> a = set([1,2,3])#a和b为set类型
>>> b = set([1,2,3])
>>> a is b
False
>>> id(a)
14819976
>>> id(b)
14822256
通过例子可以看出：只有[-5~256]闭区间的数值型和短字符串型的情况下，a is b才为True，当a和b是长字符串，元组（tuple），列表（list），字典（dict）或集合（set）型时，a is b为False。
深浅拷贝
一、拷贝与“=”赋值语句的区别
1、单独赋值 = ：
比如说：
a = 3
在运行a=3后，变量a变成了对象3的一个引用。在内部，变量事实上是到对象内存空间的一个指引
变量是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接的空间
对象是被分配的一块内存，存储其所代表的值
引用是自动形成的从变量到对象的一个指向
变量存储在栈内存中，对象在堆内存中开辟内存保存
2、共享引用
a = 3
b = a
在运行赋值语句b = a之后，变量a和变量b指向了同一个对象的内存空间.
他们两个的 id 值完全一样，指向同一个对象3，或者指向同一块内存
这个时候我们改变a的值并不会引起b值的变化，我们只是改变了a的引用，而b的引用还保留
3、拷贝的引入
为什么要引入拷贝的概念？看一下下面的案例：
>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = a
>>> b
[1, 2, 3, 4]
>>> a[0] = 0
>>> b
[0, 2, 3, 4]
>>> a
[0, 2, 3, 4]
>>>
这个时候我们发现当通过变量a修改了列表的元素导致b也跟着变化
a变量指向的是一个可变对象:列表
将a值赋给b后，两者共享引用同一个列表对象[1,2,3,4]
因为列表可变，改变a中第一个元素的值
改变后，a，b同时改变，因为对象 本身值 变了
那么对于可变对象我们也想实现只改变一个，而我们准备的副本没有改变，就需要我们创建新的内存存储我们的副本，通过copy模块进行对象的copy。
所以深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间
二、拷贝
浅拷贝：只拷贝顶级的对象，或者说：父级对象
深拷贝：通过递归方法来拷贝所有对象，顶级对象及其嵌套对象。或者说：父级对象及其子对象。
下面的例子就是在只有一层对象的时候，浅拷贝，深拷贝，和赋值=
>>> import copy
>>> D={"name":"lalala","age":18}
>>> A1=copy.copy(D)
>>> A2 = copy.deepcopy(D)
>>> D["age"]=20
>>> A1
{'name': 'lalala', 'age': 18}
>>> A2
{'name': 'lalala', 'age': 18}
>>> D
{'name': 'lalala', 'age': 20}
# 单层字典中，源字典对象本身变化，并不会影响到深拷贝和浅拷贝对象
>>> a = [1,2,3,4]
>>> b1 = copy.copy(a)
>>> b2 = copy.deepcopy(a)
>>> a[3]=5
>>> b1
[1, 2, 3, 4]
>>> b2
[1, 2, 3, 4]
#列表这类可变对象与字典同理
>>> a
[1, 2, 3, 5]
>>> b = a
>>> a[3] = 6
>>> b
[1, 2, 3, 6]
>>> a
[1, 2, 3, 6]
#但是赋值语句对于可变对象就不一样了，当源文件改变的时候，因为赋值只是复制了引用，所以b也会变化
>>> c = 3
>>> d = c
>>> c = 4
>>> d
3
>>> c
4
# 改变一个变量的引用，并不会引起共享其引用的其他变量变化
当拷贝的对象含有子类对象时，深浅拷贝的变化：
>>> A = {"name":"lala","age":[12,13,14]}
>>> A1 = copy.copy(A)
>>> A2 = copy.deepcopy(A)
>>> A["age"][2] = 15
>>> A1
{'name': 'lala', 'age': [12, 13, 15]}
# 浅拷贝的子类对象跟着源对象的子类改变而改变了
>>> A2
{'name': 'lala', 'age': [12, 13, 14]}
# 但是深拷贝对象则没有
>>>
于是我们得到结论：
①深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间
②如果源对象只有一级目录的话，源做任何改动，不影响深浅拷贝对象
③如果源对象不止一级目录的话，源做任何改动，都要影响浅拷贝，但不影响深拷贝
④序列对象的切片其实是浅拷贝，即只拷贝顶级的对象
