三、深浅拷贝
在Python中将一个变量的值传递给另外一个变量通常有三种：赋值、浅拷贝以及深拷贝
讨论深浅拷贝之前我们把Python的数据类型分为基本数据类型包括数字、字符串、布尔以及None等，还有一种像列表、元祖、字典等属于有基本数据类型作为最基本的元素组成的
在Python中基本数据类型的赋值、浅拷贝及深拷贝没有任何意义，都是指向同一块内存地址，也不存在层次的问题
>>> import copy
>>> n1 = 'abc'
>>> n2 = n1
>>> n3 = copy.copy(n1)
>>> n4 = copy.deepcopy(n1)
>>> id(n1)
140350336680040
>>> id(n2)
140350336680040
>>> id(n3)
140350336680040
>>> id(n4)
140350336680040
说明：Python的copy模块的copy和deepcopy函数分别为我们实现了浅拷贝和深拷贝，我们可以看到，赋值、浅拷贝和深拷贝他们最后的id（Python内存地址的表达方式）都是一样的，没有分别
现在讨论其他的字典，列表等这些非基本数据类型对象的赋值、浅拷贝及深拷贝的区别
假设我们有这么一个字典n1 = {"k1": "abc", "k2": 123, "k3": ["abc", 123]}
1、赋值
我们知道赋值及时将变量的内存赋个另一个变量，让另一个变量指向那个内存地址
>>> n1 = {"k1": "abc", "k2": 123, "k3": ["abc", 123]}
>>> id(n1)
140350328984328
>>> n2 = n1
>>> id(n2)
140350328984328 # 可以看到内存地址和n1是完全一样的
2、浅拷贝
浅拷就是在内存中将第一层额外开辟空间进行存放
>>> n3 = copy.copy(n1)
>>> id(n3)
140350328986504 # 可以看n3的内存地址已经和n1不同了
但是如果我们继续深入看一下n3里面的第二层的非基本数据类型的元素
>>> id(n1['k3'])
140350328603976
>>> id(n3['k3'])
140350328603976 # 字典里的列表还是指向同一个列表
3、深拷贝
深拷贝就是在内存中将数据从新创建一份，不仅仅是第一层，第二层、第三层...都会重新创建一份
>>> id(n1['k3'])
140350328603976
>>> id(n4['k3'])
140350328604296 # 可以看到第二层的列表也拷贝了一份，内存地址已经完全不一样
注意：这仅局限于非基本数据类型，基本数据类型还会是同一个内存地址
>>> id(n1['k1'])
140350336680040
>>> id(n4['k1'])
140350336680040