Python赋值、浅拷贝与深拷贝的区别是什么？实例详解
Python赋值创建引用，原地修改可变对象会波及所有引用。浅拷贝通过分片、copy()或list()生成新对象，但仅复制顶层，嵌套结构仍共享引用，修改内部可变对象会互相影响。深拷贝则递归复制所有层级，实现完全独立。
1.引用
在Python中，赋值操作经常会产生多个指向同一对象的引用。一旦在原地修改了这个可变对象，就会影响到程序中所有引用该对象的地方。
>>> x = [1, 2, 3] >>> y = [x, 4, 5] >>> z = [x, 6] >>> y [[1, 2, 3], 4, 5] >>> z [[1, 2, 3], 6] # 改变被多次引用的变量x >>> x[0] = 2 >>> y [[2, 2, 3], 4, 5] >>> z [[2, 2, 3], 6]
这就好比其他语言中的指针概念，理解起来并不复杂。通过引用，我们可以在程序范围内自由传递大型对象，而不必在途中进行开销巨大的赋值操作。
2.赋值
赋值与引用不同，它会产生一个全新的对象，原对象修改后不会影响到新对象。那么，赋值具体有哪些方法？
最直接的方法是使用没有起点和终点的分片操作：
>>> A = [1, 2, 3] >>> B = A[:] # B赋值A >>> B [1, 2, 3] # 改变A的值 >>> A[0] = 2 >>> A [2, 2, 3] >>> B [1, 2, 3]
字典、集合或列表也提供了copy方法：
>>> a = [1, 2, 3] >>> b = a.copy() # b赋值a # 改变a的值 >>> a[0] = 2 >>> a [2, 2, 3] >>> b [1, 2, 3]
此外，list()、dict()、set()等内置函数同样可以实现赋值效果：
>>> x = [1, 2] >>> y = list(x) >>> x[1] = 3 >>> x [1, 3] >>> y [1, 2]
不过需要特别注意的是，上述方法仅能做到顶层赋值。一旦出现嵌套结构，它们就无法进行深层复制了。
总结
说到底，引用和赋值虽然写法相似，但行为截然不同。理解并区分这两个概念，能有效避免在程序中产生预期之外的副作用。
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