可变和不可变
可变类型（mutable）：列表，字典；value值改变，id值不变；
不可变类型（unmutable）：数字，字符串，元组；value值改变，id值也随之改变。
赋值，拷贝和深拷贝
赋值，只是创建一个变量，该变量指向原来内存地址，如下例：
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| n4 = n3 = n2 = n1 = "123/'Wu'"
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浅拷贝，在内存中只额外创建第一层数据，如下图
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| import copy
n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
n3 = copy.copy(n1)
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深拷贝，在内存中将所有的数据重新创建一份（递归拷贝，排除最后一层，即：python内部对字符串和数字的优化），如下图：
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3
| import copy
n1 = {"k1": "wu", "k2": 123, "k3": ["alex", 456]}
n4 = copy.deepcopy(n1)
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字符串 数字 元祖拷贝
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a = 'copytest'
b = copy.copy(a)
c = copy.deepcopy(a)
if __name__ == '__main__':
print(a, id(a))
print(b, id(b))
print(c, id(c))
copytest 49797384
copytest 49797384
copytest 49797384
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整型数字，浮点型数字和元祖拷贝结果与字符串拷贝结果相同
列表拷贝
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| a = [1, 2, 5, [1, 3, 5]]
b = copy.copy(a)
c = copy.deepcopy(a)
b[-1].pop()
if __name__ == '__main__':
print(a, id(a))
print(b, id(b))
print(c, id(c))
[1, 2, 5, [1, 3]] 50059904
[1, 2, 5, [1, 3]] 50007496
[1, 2, 5, [1, 3, 5]] 50059584
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单例模式下的类的拷贝
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| def singleton(cls):
instances = {}
@wraps(cls)
def get_instances(*args, **kwargs):
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
return instances[cls]
return get_instances
@singleton
class Animal():
def __init__(self, name):
self.name = name
def aloud(self):
print(self.name + '123568')
a = Animal('cat')
b = copy.copy(a)
c = copy.deepcopy(a)
c.name = 'dog'
d = Animal('adas')
if __name__ == '__main__':
print(a, id(a))
a.aloud()
print(b, id(b))
b.aloud()
print(c, id(c))
c.aloud()
print(d, id(d))
d.aloud()
<__main__.Animal object at 0x02F67DD0> 49708496
cat123568
<__main__.Animal object at 0x02FACD90> 49991056
cat123568
<__main__.Animal object at 0x02FACAD0> 49990352
dog123568
<__main__.Animal object at 0x02F67DD0> 49708496
cat123568
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不可变对象类型，没有被拷贝的说法，即便是用深拷贝，查看id的话也是一样的，如果对其重新赋值，也只是新创建一个对象，替换掉旧的而已。
一句话就是，不可变类型，不管是深拷贝还是浅拷贝，地址值和拷贝后的值都是一样的。
总结
1，深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间。
2，不可变类型的对象，对于深浅拷贝毫无影响，最终的地址值和值都是相等的。
3，可变类型：
=浅拷贝： 值相等，地址相等
copy浅拷贝：值相等，地址不相等
deepcopy深拷贝：值相等，地址不相等
