1.结论：
—–我们寻常意义的复制就是深复制，即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。
—–而浅复制并不会产生一个独立的对象单独存在，他只是将原有的数据块打上一个新标签，所以当其中一个标签被改变的时候，数据块就会发生变化，另一个标签也会随之改变。这就和我们寻常意义上的复制有所不同了。
2.代码：
2.1 当在 Python 中 a = something 应该理解为给 something 贴上了一个标签 a。当再赋值给 a 的时候，就好象把 a 这个标签从原来的 something 上拿下来，贴到其他对象上(浅复制)；
例子1
>>> a = [1,2,3]>>> b =a>>> a = [4,5,6]>>>b
[1, 2, 3]>>>
#例子2
>> a = [1,2,3]>>> b =a>>> a[0] = 4
>>> a[1] = 5
>>> a[2] = 6
>>>a
[4, 5, 6]>>>b
[4, 5, 6]>>>
2.2 copy与deepcopy：
>>> importcopy>>> a1 =copy.copy(a)>>> a2 =copy.deepcopy(a)>>> a1 ==a2
True>>> a1 isa2
False>>> a[0] =0>>>a1
[1, 2, 3]>>>a2
[1, 2, 3]>>> pass
#啊，好开心啊，竟然是一样的，而且改变a之后，复制的确实没变啊。但是？区别呢？
#往下看
>>> b = [1,2,[3,4]]>>> b1 =copy.copy(b)>>> b2 =copy.deepcopy(b)>>> b[2][0] =0>>>b1
[1, 2, [0, 4]]>>>b2
[1, 2, [3, 4]]>>>
#这下copy好像不行了，没复制内核啊，只复制了个表皮！
这还不理解，这下解释的很清楚了：
1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。
2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象
2.3 玩玩更深的(别想歪了)4层，其余自己可以试试：
>>> b = [1,2,[3,4,[5,6,[7,8]]]]>>> b1 =copy.copy(b)>>> b2 =copy.deepcopy(b)>>> b[2][2][2][0] =0>>>b1
[1, 2, [3, 4, [5, 6, [0, 8]]]]>>>b2
[1, 2, [3, 4, [5, 6, [7, 8]]]]
#deepcopy依然站着，哈哈
2.4 普通的copy：
a = [1,2,3,4,5,[3,4,5]]#1.copy
b =a.copy()#更改a:
a[5][1] = 'abc'
print("a:",a ,"b:",b)
# 结果：a: [1, 2, 3, 4, 5, [3, 'abc', 5]] b: [1, 2, 3, 4, 5, [3, 'abc', 5]]
a = [1,2,3,4,5,[3,4,5]]#1.copy
b =a.copy()#更改a:
a[5]= 'abc'
print("a:",a ,"b:",b)#结果：a: [1, 2, 3, 4, 5, 'abc'] b: [1, 2, 3, 4, 5, [3, 4, 5]]
结论：a变的时候，b也变了，说明不是真正的独立，而是相当于copy.copy()，即普通的copy相当于copy.copy()。
参考代码：
)
