python中 =、copy、deepcopy的差别

python2中，需要import copy模块

python3中，直接可以使用copy（）方法，但deepcopy（）还是需要导入copy模块

下面以python2为例：

对于"=":

#-*- coding:utf-8 -*-
import copy
l1=[1,[2,3]]
l2=[1,[2,3]]
l3=l1
#查看l1、l2、l3各自的地址
print id(l1),id(l2),id(l3) #139826875107232 139826875255192 139826875107232

print id(l1[0]),id(l1[1]) #14786904 139677954645024
print id(l2[0]),id(l2[1]) #14786904 139677954645024
print id(l3[0]),id(l3[1]) #14786904 139677954645024
l1[0]+=1
l1[1].append(4)
print id(l1[0]),id(l1[1]) #14786880 139677954645024
print id(l2[0]),id(l2[1]) #14786904 139677954645024
print id(l3[0]),id(l3[1]) #14786880 139677954645024

print l1,l2,l3 #[2, [2, 3, 4]] [1, [2, 3]] [2, [2, 3, 4]]

通过以上可以发现，利用=进行赋值的话，两个list是完全相同的，共享同一个地址上的list，对其中一个list进行任何操作，两个list都会变化。红色的地方表明，一开始所有的list都在同一地址，这是为什么，这里可以参考：python可变对象与不可变对象的差别

对于“copy”：

#-*- coding:utf-8 -*-
import copy
l1=[1,[2,3]]
l2=copy.copy(l1)

print id(l1),id(l2)#140244454279072 140244454426744
print l1,l2 #[1, [2, 3]]         [1, [2, 3]]

l1.append(3)
print id(l1),id(l2)#140244454279072 140244454426744
print l1,l2 #[1, [2, 3], 3]     [1, [2, 3]]

l2.append(5)
print id(l1),id(l2)#140244454279072 140244454426744
print l1,l2 #[1, [2, 3], 3]    [1, [2, 3], 5]

'''-------------------------------------------------------'''
print id(l1[0]),id(l1[1]),id(l1[2])#28721496 140537829112864 28721448
print id(l2[0]),id(l2[1]),id(l2[2])#28721496 140537829112864 28721400

l1[1].append(4)
print id(l1[0]),id(l1[1]),id(l1[2])#12296536 139992916270112 12296488
print id(l2[0]),id(l2[1]),id(l2[2])#12296536 139992916270112 12296440
print l1,l2 #[1, [2, 3, 4], 3]   [1, [2, 3, 4], 5]

l2[1].remove(2)
print id(l1[0]),id(l1[1]),id(l1[2])#41783640 140604104870944 41783592
print id(l2[0]),id(l2[1]),id(l2[2])#41783640 140604104870944 41783544
print l1,l2 #[1, [3, 4], 3]   [1, [3, 4], 5]

l2.remove(1)
print id(l1[0]),id(l1[1]),id(l1[2])#14700888 139644594265120 14700840
print id(l2[0]),id(l2[1])#139644594265120 14700792
print l1,l2 #[1, [3, 4], 3]   [[3, 4], 5]

可以看到，一开始l2和l1的地址就是不相同的，但是一开始他们的子list，也就是l1[1]、l2[1]的地址一直是相同的，l2[1]与l1[1]会因为彼此变化而变化,也就是说，copy下，list的第一层不会因为彼此的改变而改变，但是子list还是会互相连动。

对于"deepcopy"：

#-*- coding:utf-8 -*-
import copy
l1=[1,[2],[3,[4]]]
l2=copy.deepcopy(l1)

print l1,l2 #[1, [2], [3, [4]]]     [1, [2], [3, [4]]]
print id(l1[0]),id(l1[1]),id(l1[2]) #42979672 140054670666784 140054670805184
print id(l2[0]),id(l2[1]),id(l2[2]) #42979672 140054670805544 140054670805760

l1[1].append(11)
print l1,l2 #[1, [2, 11], [3, [4]]]     [1, [2], [3, [4]]]
print id(l1[0]),id(l1[1]),id(l1[2]) #42979672 140054670666784 140054670805184
print id(l2[0]),id(l2[1]),id(l2[2]) #42979672 140054670805544 140054670805760

l1[2][1].append(11)
print l1,l2 #[1, [2, 11], [3, [4, 11]]]     [1, [2], [3, [4]]]
print id(l1[0]),id(l1[1]),id(l1[2]) #42979672 140054670666784 140054670805184
print id(l2[0]),id(l2[1]),id(l2[2]) #42979672 140054670805544 140054670805760

l2[2][1].append(11)
print l1,l2 #[1, [2, 11], [3, [4, 11]]]     [1, [2], [3, [4, 11]]]
print id(l1[0]),id(l1[1]),id(l1[2]) #42979672 140054670666784 140054670805184
print id(l2[0]),id(l2[1]),id(l2[2]) #42979672 140054670805544 140054670805760

可以发现，deepcopy下的两个list是完全不一样的两个list，互相的操作，互不影响。注意：这里可以看到，deepcopy是重新开辟了一块内存赋予给新的list，当数据很大会很占用内存。