本文将会总结以下几个知识点：
- 列表推导式
-
==和is - 深拷贝和浅拷贝
列表推导式
需求：如果我们想生成一个连续的列表，可以采用哪些方式呢？首先可以使用 for 和 while 循环：
def createList(num):
lis = []
for i in range(num):
lis.append(i)
return lis
print(createList(10))
def createList(num):
lis = []
count = 0
while True:
if num == count:
break;
else:
count += 1
lis.append(count)
return lis
print(createList(10))
如果我们想在生成列表的时候进行筛选，可以这样做：
def createList(num):
lis = []
for i in range(num):
if not i%2:
lis.append(i)
return lis
print(createList(10))
def createList(num):
lis = []
count = 0
while True:
if num == count:
break;
else:
count += 1
if not count % 2:
lis.append(count)
return lis
print(createList(10))
上面的代码可以生成任何我们想要的列表，但是代码量有点多，因此，Python 提供了列表推导式让我们快捷生成列表，其格式为：
[ 变量 for 表达式 判断条件 ]
上面的变量有且只能有一个，如果需要多个变量，可以采用列表或元组的方式实现。下面是一些常见用途：
1.生成一个列表：
def createList(num):
return [i for i in range(num)]
print(createList(10))
运行结果：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2.生成列表时进行筛选：
def createList(num):
return [i for i in range(num) if not i%2]
print(createList(10))
运行结果：
[0, 2, 4, 6, 8]
3.循环嵌套，生成多维列表
def createList(num):
return [(i,j) for i in range(num) for j in range(3)]
print(createList(3))
运行结果：
[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]
上面就是列表推导式的简单用法。
== 和 is
Python 中，== 用来判断两个变量的值是否相同，is 用来判断两个变量是否指向同一块内存空间。
看如下实例：
a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]
d = [1,2,3,4]
print("a == b: %s"%(a == b))
print("a == c: %s"%(a == c))
print("b == c: %s"%(b == c))
print("a == d: %s"%(a == d))
运行结果：
a == b: True
a == c: True
b == c: True
a == d: False
如上，a，b，c 三个变量的值相同，都是 [1,2,3]，因此使用 == 操作符判断的结果为 True，a，b，c 与 d 的值不相同，因此判断的结果为 False。
再来看下 is 运算符：
a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]
d = [1,2,3,4]
print("a == b: %s"%(a is b))
print("a == c: %s"%(a is c))
print("b == c: %s"%(b is c))
print("a == d: %s"%(a is d))
运行结果：
a == b: True
a == c: False
b == c: False
a == d: False
上例中，只有 a 和 b 变量指向同一块内存，因此对它们使用 is 操作符判断的结果为 True，而其他的几个判断返回 True。
深拷贝和浅拷贝
实现深拷贝和浅拷贝，可以使用函数递归完成，也可以使用 Python 内置的 copy 模块。深拷贝使用 deepcopy 函数，浅拷贝使用 copy 函数。
深拷贝和浅拷贝的区别如下：
- 深拷贝会对变量进行递归拷贝，拷贝后的值和原始值之间没有引用关系
- 浅拷贝只对变量的外层进行拷贝，拷贝后内层值与原始值之间扔存在引用关系
看一下深拷贝的例子：
from copy import deepcopy
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
# c 中保存了 a 和 b 的引用，修改 a 和 b 的值会同步影响到 c 的值
c = [a,b]
# 对 c 进行深拷贝
d = deepcopy(c)
# 修改 a 的值
a.append(666)
# 打印 c 和 d
print(c)
print(d)
print(c is d)
运行结果如下：
[[1, 2, 3, 666], [4, 5, 6]]
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
False
进行深拷贝时，会对变量内部一层一层进行递归拷贝，拷贝到新变量中的值和原始值之间没有引用关系，修改原始值不会影响到新变量中的值。示意图如下：
接下看看一下浅拷贝的例子：
from copy import copy
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
# c 中保存了 a 和 b 的引用，修改 a 和 b 的值会同步影响到 c 的值
c = [a,b]
# 对 c 进行浅拷贝
d = copy(c)
# 修改 a 的值
a.append(666)
# 打印 c 和 d
print(c)
print(d)
print(c is d)
运行结果如下：
[[1, 2, 3, 666], [4, 5, 6]]
[[1, 2, 3, 666], [4, 5, 6]]
False
可见，浅拷贝只能对外层进行拷贝，而对于内层的值不会进行拷贝，仍然指向原始的引用。示意图如下：
对元组进行浅拷贝
修改代码，实现对元组进行浅拷贝：
from copy import copy
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = (a,b)
d = copy(c)
print(c is d)
print(id(c),id(d))
运行结果如下：
True
17322512 17322512
修改代码，实现对元组进行深拷贝：
from copy import deepcopy
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = (a,b)
d = deepcopy(c)
print(c is d)
print(id(c),id(d))
运行结果如下：
False
15881080 15207040
可见，进行浅拷贝时，如果是不可变类型，则不会对外层进行拷贝，调用 copy 函数的返回值仍然是指向原始值的一个引用，进行深拷贝时才会对外层和内层进行拷贝，这点需要注意。
完。
