1.浅拷贝

先说浅拷贝，假设有两个变量a和b，b拷贝了a（这里是浅拷贝），即b=copy.copy(a)，则当a发生变化时，b随之发生变化，这就是浅拷贝，简单理解为只拷贝了表面，没有深层拷贝即可。反之，当b拷贝a后（深拷贝）后，a随便变化，b依然会保持独立，这就是深拷贝。下面我们以代码为例：

浅拷贝——1.变量为整型或者字符串型

>>> import copy
#  变量为简单的整型时，浅拷贝的只是表层，当a的值发生变化时，在内存中开辟了新的空间，而b的地址没有变化，
#所以b的值没有随a的变化而变化。对于单纯的一层（非复杂嵌套），浅拷贝足以使数据独立
>>> a=10
>>> b=copy.copy(a)
>>> id(a)
1865469968
>>> id(b)
1865469968
>>> a=20
>>> id(a)
1865470288
>>> id(b)
1865469968
#  变量为字符串类型时
>>> a="abc"
>>> b=copy.copy(a)
>>> id(a)
2460299920472
>>> id(b)
2460299920472
>>> a="def"
>>> id(a)
2460308550464
>>> id(b)
2460299920472

# 当变量为列表
>>> a=[1,2,3]
>>> b=copy.copy(a)
>>> id(a)
2460308873608
>>> id(b)
2460308853640
>>> a.append(4)
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> b
[1, 2, 3]
>>> id(a)
2460308873608
>>> id(b)
2460308853640
# 变量为元祖时
>>> a=(1,2,3)
>>> b=copy.copy(a)
>>> id(a)
2460308801288
>>> id(b)
2460308801288

在上面的例子中可以看出，当变量只有单纯的一层，也就是整型/字符串/列表/元祖时，浅拷贝也可以做到数据的相对独立。

关于浅拷贝的小结：

在内存中对于-5~256和字符（26个英文字母）都有一个缓存区，也就是变量a的值处于以上区间的，对a的拷贝或者将a赋值给b，结果都是一样的，由于元祖一旦定义不可变，元祖也属于此种情况，仅仅是复制了引用地址而已。对于单纯的数据类型，仅仅使用浅拷贝足以使数据相对独立。

2.深拷贝

所谓的深拷贝，是针对数据类型的嵌套而言的。此时变量a不是单纯的只有某一种数据类型，而是两种多多种的嵌套，此时的拷贝是要分层次的，浅度、中度、深度。浅拷贝即为浅层的拷贝，对于深层的数据并没有使其独立，而是依附于原来变量的控制，而深拷贝是可以做到数据完全相对=独立，互不干扰的。
上代码：

# 这里第一层数据为一个元祖，嵌套了第二层数据一个列表，浅拷贝只是使元祖分开了，但是a和b还是共用的同一个列表
# 这时a中的列表发生变化时，浅拷贝的b也会被动变化，但是深拷贝的c已经有了自己的内存空间，所以是相对独立的。
>>> a=(1,2,3,[4,5,6])
>>> b=copy.copy(a)
>>> c=copy.deepcopy(a)
>>> id(a)
2460312847848
>>> id(b)
2460312847848
>>> id(c)
2460312438248
>>> a[3][0]
4
>>> a[3][0]=10
>>> a
(1, 2, 3, [10, 5, 6])
>>> b
(1, 2, 3, [10, 5, 6])
>>> c
(1, 2, 3, [4, 5, 6])
>>>

深拷贝小结：

深拷贝就是在内存中新开辟了内存空间，与原来的数据保持独立，而浅拷贝拷贝的是引用，浅拷贝后两个引用指向同一个内存地址。
深拷贝是对于一个对象所有层次的拷贝(递归)
浅拷贝是对于一个对象的顶层拷贝，通俗的理解是：拷贝了引用，并没有拷贝内容。
深拷贝也就是深度的拷贝，使得完全复制了一个变量a，并与a是相互独立，互不干扰的，主要用于数据类型复杂或嵌套时。若是单纯的某一个数据类型的拷贝，则浅拷贝足矣。

下面献上内存分析图一张，好好享受吧~

1.png