淺拷貝：構造方法或切片 [:] 做的是淺拷貝（即拷貝了最外層容器，副本中的元素是原容器中元素的引用）
在 python 中，通過乙個物件向另外乙個物件賦值，實際僅僅是賦值了物件的引用，而非建立乙個物件並賦值。那如何真正拷貝物件呢？我們看一下兩種不同的拷貝方式。
先從乙個示例看起：
>>> anndy = ['anndy', ['age', 24]]
>>> tom = anndy[:]
>>> cindy = list(anndy)
>>>
>>>
print id(anndy), id(tom), id(cindy)
56466248
56466440
55883208
>>>
>>>
print [id(x) for x in anndy]
[56517256l, 56414152l]
>>>
print [id(x) for x in tom]
[56517256l, 56414152l]
>>>
print [id(x) for x in cindy]
[56517256l, 56414152l]
>>>
>>>
print anndy, tom, cindy
['anndy', ['age', 24]] ['anndy', ['age', 24]] ['anndy', ['age', 24]]
3個物件的id56466248 56466440 55883208是不一樣的，
但是每個物件中名字和年齡的id是相同的，都是[56517256l, 56414152l]
修改名字：
>>> tom[0]="tom"
>>> cindy[0]="cindy"
>>>
print anndy, tom , cindy
['anndy', ['age', 24]] ['tom', ['age', 24]] ['cindy', ['age', 24]]
修改年齡：
修改tom的年齡為12歲
>>> tom[1][1] = 12
>>> print anndy, tom , cindy
['anndy', ['age', 12]] ['tom', ['age', 12]] ['cindy', ['age', 12]]
所有人的年齡都被修改了。這真是恐怖啊，並不是我們想要的結果。為啥會是這樣呢？列印一下列表中各個物件的id看一下：
>>> [id(x) for x in anndy]
[55599912l, 55496648l]
>>> [id(x) for x in tom]
[55581392l, 55496648l]
>>> [id(x) for x in cindy]
[55581952l, 55496648l]
原因就是淺拷貝。
構造方法或切片 [:] 做的是淺拷貝（即拷貝了最外層容器，副本中的元素是原容器中元素的引用）。如果所有元素都是不可變的（比如名字字串，修改的時候會重新建立物件，僅僅包括原子物件的元組也屬於這種情況），那麼這樣沒有問題，還能節省記憶體。但是，如果有可變的元素，可能就會導致意想不到的問題，正如剛剛，修改乙個人的年齡，所有人的年齡都發生了變化。
那麼現在來看一下深拷貝。深拷貝，顧名思義，深層次的拷貝，不僅僅拷貝最外層容器，還會拷貝容器中的元素。這是利用copy中的deepcopy方法來實現的。
實現如下：
深拷貝
import
copy
anndy = ['anndy', ['age',24]]
tom = copy.deepcopy(anndy)
cindy = copy.deepcopy(anndy)
>>>
print [id(x) for x in anndy]
[56517256l, 56414152l]
>>>
print [id(x) for x in tom]
[56517256l, 56502600l]
>>>
print [id(x) for x in cindy]
[56517256l, 56502216l]
tom[0] = 'tom'
cindy[0] = 'cindy'
>>>
print [id(x) for x in anndy]
[56517256l, 56414152l]
>>>
print [id(x) for x in tom]
[56498736l, 56502600l]
>>>
print [id(x) for x in cindy]
[56499296l, 56502216l]
>>>
print anndy, tom, cindy
['anndy', ['age', 24]] ['tom', ['age', 24]] ['cindy', ['age', 24]]
tom[1][1] = 12>>>
print [id(x) for x in anndy]
[56517256l, 56414152l]
>>>
print [id(x) for x in tom]
[56498736l, 56502600l]
>>>
print [id(x) for x in cindy]
[56499296l, 56502216l]
>>>
print anndy, tom, cindy
['anndy', ['age', 24]] ['tom', ['age', 12]] ['cindy', ['age', 24]]
僅僅是tom的年齡被修改了。另外，還是需要注意一下，對於不可變的物件，比如字串，比如包括原子物件的元組，對其深拷貝不會進行
參考並感謝
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