在平时工作中，经常涉及到数据的传递，在数据传递使用过程中，可能会发生数据被修改的问题。为了防止数据被修改，就需要传递一个副本，即使副本被修改，也不会影响原始数据放入使用，为了生成这个副本，就产生了拷贝。
概念普及：对象、可变类型、引用
数据拷贝会涉及到python对象、可变类型、引用这三个概念，只有明白了他们才能更好的理解深拷贝与浅拷贝到底是怎么回事
在python中，对对象有一种很通俗的说法，万物皆对象。说的就是构造的任何数据类型都是一个对象，无论是数字，字符串，还是函数，甚至是模块，python都可以当成对象处理。
所有python对象都拥有三个属性：身份、类型、值
看一个简单的例子：
在python中，按更新对象的方式，可以将对象分为2大类：可变对象和不可变对象。
可变对象：列表、字典、集合。所谓可变是指可变对象的值可变，身份是不变的
不可变对象：数字、字符串、元组。不可变对象就是对象的身份和值都不可变。新创建的对象被关联到原来的变量名，旧对象被丢弃，垃圾回收器会在适当的时机回收这些对象
在python程序中，每个对象都会在内存中申请开辟一块空间来保存该对象，该对象在内存中所在位置的地址被称为引用，在开发程序时，所定义的变量名实际就是对象的地址引用。
引用实际就是内存中的一个数据地址编号，在使用对象时，只要知道这个对象的地址，就可以操作这个对象，但是因为这个数字地址不方便在开发时使用和记忆，所以使用变量名的形式来替代对象的数字地址。在python中，变量就是地址的一种表现形式，并不开辟存储空间。
就像IP地址，在访问网站的时候，实际上都是通过IP地址来确定主机，而IP地址不方便记忆，所以使用域名来替代IP地址，在使用域名访问网站时，域名被解析成IP地址来使用。
通过一个例子来说明变量和变量指向的引用就是一个东西
引用赋值
上边已经明白，引用就是对象在内存中的数字地址编号，变量就是方便对引用的表示而出现的，变量指向的就是此引用。赋值的本质就是让多个变量同时引用同一个对象的地址。那么在对数据修改时会发生什么问题呢？
不可变对象的引用赋值
对不可变对象赋值，实际就是在内存中开辟一片空间指向新的对象，原不可变对象不会被修改。
下面通过案例来理解一下：
a与b在内存中都是指向1的引用，所以a、b的引用是相同的
现在再给a重新赋值，看看会发生什么变化？
从下面不难看出：当给a赋新的对象时，将指向现在的引用，不再指向旧的对象引用
可变对象的引用赋值
可变对象保存的并不是真正的对象数据，而是对象的引用。当对可变对象进行赋值时，只是将可变对象中保存的引用指向了新的对象。
仍然通过一个实例来体会一下，可变对象引用赋值的过程。
当改变l1时，整个列表的引用会指向新的对象，但是l1和l2都是指向保存的同一个列表的引用，所以引用地址不会变
主旨讲解：浅拷贝、深拷贝
经过前2部分的解说，大家对对象的引用赋值应该有了一个清晰的认识了。
下面思考一下这样一个问题：
python中如何解决原始数据在函数传递之后不受影响了的？
这个问题python已经帮我们解决了，使用对象的拷贝或者深拷贝就可以愉快的解决了
下面具体来看看python中的浅拷贝和深拷贝是如何实现的。
浅拷贝
为了解决函数传递后被修改的问题，就需要拷贝一个副本，将副本传递给函数使用，就算是副本被修改，也不会影响原始数据。
不可变对象的拷贝
不可变对象只在修改的时候才会在内存中开辟新的空间，而拷贝实际上是让多个对象同时指向一个引用，和对象的赋值没区别。
同样的，通过一个实例来感受一下：不难看出，a与b指向相同的引用，不可变对象的拷贝就是对象赋值。
可变对象的拷贝
对于不可变对象的拷贝，对象的引用并没有发生变化，那么可变对象的拷贝会不会和不可变对象一样了？我们接着往下看。
通过下面这个实例可以看出：可变对象的拷贝，会在内存中开辟出一个新的空间来保存拷贝的数据，当再改变之前的对象时，对拷贝之后的对象没有任何影响。
原理图如下：
现在再回到刚才那个问题，是不是浅拷贝就可以解决原始数据在函数传递之后不变的问题了 ?下面看一个稍微复杂点的数据结构。
通过下面这个实例可以发现：复杂对象在拷贝时，并没有解决数据在传递之后，数据改变的问题。出现这种原因，是copy()函数在拷贝对象时，只是将指定对象中的所有引用拷贝了一份，如果这些引用当中包含了一个可变对象的话，那么数据还是会被改变。这种拷贝方式，称为浅拷贝。
原理图如下：
对于上边这种状况，python提供了另一种拷贝方式（深拷贝）来解决。
深拷贝
区别于浅拷贝只拷贝顶层引用，深拷贝会逐层进行拷贝，直到拷贝的所有引用都是不可变引用为止。
下面的实例清楚的告诉我们，使用深拷贝的话，之前的问题就可以完美解决了。
原理图如下：
知识点总结：
1、不可变对象在赋值时会开辟新空间
2、可变对象在赋值时，修改一个的值，另一个也会发生改变
3、深、浅拷贝对不可变对象拷贝时，不开辟新空间，相当于赋值操作
4、浅拷贝在拷贝时，只拷贝第一层中的引用，如果元素是可变对象，并且被修改，那么拷贝的对象也会发生改变
5、深拷贝在拷贝时，会逐层进行拷贝，直到所有的引用都是不可变对象为止
6、python中有多种方式实现浅拷贝，copy模块的copy函数。对象的copy函数，工厂方法、切片等
7、大多数情况下，编写程序时，都是使用浅拷贝，除非有特定的需求
8、浅拷贝的优点：拷贝速度快，占用空间小，拷贝效率高
