深拷貝和淺拷貝都是物件的拷貝，本質的區別是拷貝出來的物件的位址是否和原物件一樣，也就是位址的複製還是值的複製的區別。
深拷貝就是完全跟以前就沒有任何關係了，原來的物件怎麼改都不會影響當前物件
淺拷貝，原物件的list元素改變的話會改變當前物件，如果當前物件中list元素改變了，也同樣會影響原物件。
記憶體管理機制
python的記憶體管理機制就是引用計數器機制和垃圾**機制的混合機制
python內部使用引用計數，來保持追蹤記憶體中的物件，python內部記錄了物件有多少個引用，即引用計數，當物件被建立時就建立了乙個引用計數，當物件不再需要時，這個物件的引用計數為0時，它被垃圾**。
總結一下物件會在一下情況下引用計數加1：
1.物件被建立：x=4
2.另外的別人被建立：y=x
3.被作為引數傳遞給函式：foo(x)
4.作為容器物件的乙個元素：a=[1,x,'33']
引用計數減少情況
1.乙個本地引用離開了它的作用域。比如上面的foo(x)函式結束時，x指向的物件引用減1。
2.物件的別名被顯式的銷毀：del x ；或者del y
3.物件的乙個別名被賦值給其他物件：x=789
4.物件從乙個視窗物件中移除：mylist.remove(x)
5.視窗物件本身被銷毀：del mylist，或者視窗物件本身離開了作用域。
垃圾**
1、當記憶體中有不再使用的部分時，垃圾收集器就會把他們清理掉。它會去檢查那些引用計數為0的物件，然後清除其在記憶體的空間。當然除了引用計數為0的會被清除，還有一種情況也會被垃圾收集器清掉：當兩個物件相互引用時，他們本身其他的引用已經為0了。
2、垃圾**機制還有乙個迴圈垃圾**器, 確保釋放迴圈引用物件(a引用b, b引用a, 導致其引用計數永遠不為0)。
在python中，許多時候申請的記憶體都是小塊的記憶體，這些小塊記憶體在申請後，很快又會被釋放，由於這些記憶體的申請並不是為了建立物件，所以並沒有物件一級的記憶體池機制。這就意味著python在執行期間會大量地執行malloc和free的操作，頻繁地在使用者態和核心態之間進行切換，這將嚴重影響python的執行效率。為了加速python的執行效率，python引入了乙個記憶體池機制，用於管理對小塊記憶體的申請和釋放。
記憶體池機制
python提供了對記憶體的垃圾收集機制，但是它將不用的記憶體放到記憶體池而不是返回給作業系統。
python中所有小於256個位元組的物件都使用pymalloc實現的分配器，而大的物件則使用系統的 malloc。另外python物件，如整數，浮點數和list，都有其獨立的私有記憶體池，物件間不共享他們的記憶體池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於快取這些整數的記憶體就不能再分配給浮點數。
python 淺拷貝 深拷貝
直接賦值 其實就是物件的引用 別名 淺拷貝 copy 拷貝父物件，不會拷貝物件的內部的子物件。深拷貝 deepcopy copy 模組的 deepcopy 方法，完全拷貝了父物件及其子物件。usr bin python import copy a 1,2,3,4,a b 原始物件 b a 賦值，傳物...
python深拷貝 淺拷貝
在python中，物件賦值實際上是物件的引用。當建立乙個物件，然後把它賦給另乙個變數的時候，python並沒有拷貝這個物件，而只是拷貝了這個物件的引用 一般有三種方法，alist 1,2,3,a b 1 直接賦值,傳遞物件的引用而已,原始列表改變，被賦值的b也會做相同的改變 alist 1,2,3,...
python 深拷貝 淺拷貝
淺拷貝是對於乙個物件的頂層拷貝 通俗的理解是 拷貝了引用，並沒有拷貝內容 深拷貝是對於乙個物件所有層次的拷貝 遞迴 拷貝字典 值相當於鍵的引用 所以copy.copy 為淺拷貝 淺拷貝對不可變型別和可變型別的copy不同 copy.copy對於可變型別，會進行淺拷貝 copy.copy對於不可變型別...