本文实例讲述了Python直接赋值、浅拷贝与深度拷贝。分享给大家供大家参考，具体如下： 直接赋值：其实就是对象的引用（别名）。 浅拷贝(copy)：拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。 深拷贝(deepcopy)： copy 模块的 deepcopy 方法，完全拷贝了父对象及其子对象。 字典浅拷贝实例 实例 >>>a = {1: [1,2,3]} >>> b = a.copy() >>> a, b ({1: [1, 2, 3

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一个很好的例子： import copya = [1, 2, 3, 4, [‘a’, ‘b’]]  #原始对象b = a  #赋值，传对象的引用c = copy.copy(a)  #对象拷贝，浅拷贝d = copy.deepcopy(a)  #对象拷贝，深拷贝a.append(5)  #修改对象aa[4].append(‘c’)  #修改对象a中的[‘a’, ‘

官方文档：copy主题 源代码: Lib/copy.py 话说，网上已经有很多关于Python浅拷贝和深拷贝的文章了，不过好多文章看起来还是决定似懂非懂，所以决定用自己的理解来写出这样一篇文章。 当别人一提起Python中的复制操作，你会不会立马站起来说：“我会”，于是就有了如下操作： import copy x = copy.copy(y) # 浅拷贝我会了 x = copy.deepcopy(y) # 深拷贝我来了 那浅拷贝和深拷贝有什么区别呢，你能给我讲讲吗？

以下是个人对Python深浅拷贝的通俗解释，易于绕开复杂的Python数据结构存储来进行理解！ 高级语言中变量是对内存及其地址的抽象，Python的一切变量都是对象。 变量的存储采用了引用语义的方式，存储的只是一个变量的值所对应的地址信息。 变量的每一次初始化（赋值），即将新的内容的地址赋给变量。 复杂数据结构存储的是各个元素的值得存储位置。 进行增删改等操作时不改变数据本身的id，改变的各个元素的地址引用。 改变任何一个拥有相同id的变量时，其他相同id的变量也会相应改