一、深拷贝与浅拷贝的含义
当一个变量=x （即赋值）的时候，约定为：指向地址的过程
浅拷贝:copy.copy() 想给一个变量获取一个和另一个变量相同的值的时候，但是拥有自己
独立的内存地址空间的时候，可以使用copy.copy()模块，但是如果另一个变量是不可变数据类型的
时候，浅拷备不生效 (只拷备最外层：内存地址中的数据依然是引用)
拷备模块里面的浅拷备模块
深拷贝:copy.deepcopy()
注意：如果copy.copy()拷备的是元组(不可变数据类型)，那么它不会进行浅拷备，仅仅是一个
指向
二、赋值， 深拷贝和浅拷贝的区别
直接赋值(li1 = li): 只传递对象的引用， li1指向对象li的内存地址空间,
因此，原有列表li改变， 被赋值的li1也会做相应的改变.
浅拷贝:li和li2的内存地址不同,但是子对象的内存地址相同, 因此,原始数据改变 ， 子对象也改变.
深拷贝(import copy, eg: li3=copy.deepcopy(li)), li和li3的内存地址不同，
包含子对象的拷贝， 所以原始对象改变并不会造成深拷贝里面任何子项的改变.
当深拷贝和浅拷贝， 针对的对象全部是不可变数据类型时， 两者效果相同;
当深拷贝和浅拷贝， 针对的对象包含可变数据类型时， 两者才有上述区别;
示例：
#####当深拷贝和浅拷贝针对的对象为可变对象（列表）时
>>> import copy
>>> a = [11,22]
>>> b = [33,44]
>>> c = [a,b]
>>> c
[[11, 22], [33, 44]] #c为列表的嵌套
>>> d = copy.copy(c) #d为c的浅拷贝
>>> d
[[11, 22], [33, 44]]
>>> id(c)
140076065709384
>>> id(d)
140076065707720
>>> id(c[0]) #赋值仅仅是指向地址的过程，c[0]与a的地址相同
140076065720072
>>> id(a)
140076065720072
>>> id(d[0]) #浅拷贝只拷贝外壳，d[0]与c[0]的地址相同
140076065720072
>>> e = copy.deepcopy(c) #e为c的深拷贝
>>> id(e) #外壳地址改变
140076064864904
>>> id(c[1])
140076065720456
>>> id(b)
140076065720456
>>> id(e[1]) #内层列表的地址同样发生了变化，e[1]与c[1]地址不同
140076064862792
#####当深拷贝和浅拷贝针对的对象为不可变对象（元组）且其中包含可变对象（列表）时
>>> a = [11,22]
>>> b = [33,44]
>>> c = (a,b)
>>> c
([11, 22], [33, 44])
>>> d = copy.copy(c)
>>> id(c) #浅拷贝后c与d地址相同
140076064821512
>>> id(d)
140076064821512
>>> id(a)
140076064862856
>>> id(c[0]) #浅拷贝后内层列表地址同样没有变化，c[0],d[0],a地址均相同
140076064862856
>>> id(d[0])
140076064862856
>>> e = copy.deepcopy(c) #由于包含可变对象深拷贝后外壳与内层均地址变化
>>> id(e)
140076065776776
>>> id(c[1])
140076064862920
>>> id(e[1])
140076065824968
>>> id(b)
140076064862920
注意：所有的数值类型和布尔型，元组，str是不可变数据类型
list是可变的数据类型