Python中的厚薄复本
在讲厚薄复本以后，想先讲呵呵 is 和==的差别。
在展开第一类与否成正比较为的这时候她们能用is 和 ==
is：较为三个第一类的提及与否完全相同，即 它的id 与否那样== ： 较为三个对象的值与否完全相同。如下表所示
a = 1 b = 1 print(id(a)) # 2057422768 print(id(b)) # 2057422768 print(a is b) # True 拷贝标识符具体来说，会为有理数1重新分配两个物理地址。 表达式a 和 b 都对准了那个物理地址（物理地址成正比），因此她们的id成正比。
即 a is b 为 True
假如我们在自学中顾虑到，想找两个python自学沟通交流自然环境，能重新加入她们的python裙，高度关注小贴士，并朋友圈“01”方可进裙，申领python自学数据资料，会节省许多天数，增加许多碰到的痛点。
但，吗大部份有理数位数都这种吗？ 标准答案是：不是！ 多于在 -25 ~ 256覆盖范围中的有理数才不能重新配置物理地址。
如下表所示所示：
因为257 超出了覆盖范围，因此id不完全相同，因此a is b返回的值为False。
>>> a = 257 >>> b = 257 >>> print(id(a)) 20004752 >>> print(id(b)) 20001312 >>> print(a is b) False >>> print(a == b) True拷贝标识符这种做是考虑到性能，Python对-5 到 256 的有理数维护了两个数组，相当于两个缓存， 当数值在那个覆盖范围内，直接就从数组中返回相对应的提及地址了。假如不在那个覆盖范围内，会重新开辟两个新的物理地址。
is 和 == 哪个效率高？
相比之下，is较为的效率更高，因为它只需要判断三个第一类的id与否完全相同方可。
而== 则需要重载eq 那个函数，遍历表达式中的大部份元素内容，逐次较为与否完全相同。因此效率较低
浅复本 深拷贝
简单的了解了is， ==， 下面她们一起来看看Python中的厚薄复本。
先说结论吧：
浅复本：复本的是第一类的提及，假如原第一类改变，相应的复本第一类也会发生改变深复本：复本第一类中的每个元素，复本第一类和原有第一类不在有关系，三个是独立的第一类浅复本
a = [1, 2, 3] b = list(a) # 能通过list 对列表展开浅复本 c = a.copy() # 也能通过copy函数展开复本 # 浅复本后，a/b/c的id 各不完全相同，说明对准了不同的物理地址– 即 生成了新的第一类 print(id(a)) # 16301992 print(b, “id:”, id(b)) # id:16562024 print(c, “id:”, id(c)) # id:16561960 print(a == b) # True 值完全相同 返回True print(a is b) # False id不同因此 is较为返回False # 给列表a 添加元素4 a.append(4) print(a) # [1, 2, 3, 4] print(b, c) # [1, 2, 3] [1, 2, 3] b和c 不受影响 拷贝标识符以上能看出，浅复本会重新分配一个新的物理地址，创建两个新的第一类。但假如被复本第一类中有可变第一类会怎么样呢？ 看下面的标识符
a = [1, 2, [3, 4]] b = a.copy() print(id(a)) # 23967528 print(id(b)) # 21738984 # 改变a中的可变第一类 a[-1].append(5) print(a) # 在给a新增元素6 a.append(6) # [1, 2, [3, 4, 5], 6] print(a) # [1, 2, [3, 4, 5]] print(b) 拷贝标识符能看出，在列表a中新增的元素6，并没有影响b。但在a的嵌套列表中新增的元素5，却影响了元素b。
原因在于：对于a和b都对准了同两个列表[3, 4]。 因此当a中在列表新增元素5的这时候，改变了那个列表的值，b也对准了那个列表，因此也会发生改变。
再看看下面的标识符
a = [1, 2, (3, 4)] b = a.copy()print(id(a)) # 59162536 print(id(b)) # 60143400 # 改变a中的可变第一类 a[-1] += (5, ) # [1, 2, (3, 4, 5)] print(a) # [1, 2, (3, 4)] print(b) 拷贝标识符对于元组（3, 4），因为元组不可变，因此在元组中新增了元素5，实际上是生成了新的元组第一类。而b列表中的元组提及并没有发生改变。
通过上面的三个例子能看出浅复本可能会带来的弊端，在使用中需要我们展开相应的判断。或者去完整的复本某个第一类，即 深复本。
深复本
所谓深复本呢，就是重新配置两个物理地址（新第一类），将原第一类中的大部份元素通过递归的方式展开复本到新第一类中。
在Python中 通过copy.deepcopy() 来实现深复本。
import copy a = [1, 2, (3, 4)] # 深复本b = copy.deepcopy(a)# 因为生成了新的第一类因此，返回False print(a is b) a[-1] += (5,) a.append(6) print(a) # [1, 2, (3, 4, 5), 6] print(b) # [1, 2, (3, 4)] 深复本后的第一类，根本不受原第一类的任何影响 拷贝标识符…
最后多说一句，小贴士是一名python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统自学教程，包括从此基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器自学等。想要这些数据资料的能高度关注小贴士，并朋友圈“01”方可申领。
