在自动化测试/测试开发岗位面试时，浅拷贝和深拷贝经常涉及到，目的是评估候选人对 Python 数据结构处理和内存管理的理解，本文通过详细的测试验证帮你全面理解深浅拷贝及它们的区别

关于深浅拷贝

在 Python 中，用等号 = 给变量赋值时，并不会真正复制对象，而只是让新的变量指向原来的对象。也就是说，新变量和原来的变量其实是共享同一个对象。如果想要创建一个“真正的副本”，让新对象和原对象互相独立，我们可以使用 Python 的 copy 模块来实现。copy 模块中提供了两种方式：深拷贝及浅拷贝：

深拷贝和浅拷贝的概念用于描述对象的复制方式，它们的主要区别在于是否递归复制对象中的嵌套对象。

浅拷贝：创建一个新对象，只复制原对象的第一层引用，嵌套对象仍然与原对象共享引用。

深拷贝：创建一个完全独立的新对象，递归复制原对象及其嵌套对象的所有内容。

Python深拷贝语法：

copy.deepcopy(x)

Python浅拷贝语法：

copy.copy(x)

为了更加直观了解深拷贝和浅拷贝的区别，这里我们可以通过代码可视化网站python tutor清楚的看到代码执行的每一步发生了什么、变量的作用域和其对应关系都一目了然：

Python Tutor - Python Online Compiler with Visual AI Help

测试验证浅拷贝：

单层数据结构：

对于可变类型如列表、字典、集合，浅拷贝会开辟新的空间地址，进行浅拷贝

对于不可变类型如数字、字符串、元组，浅拷贝仅仅是地址指向，不会开辟新空间拷贝值

外层对象是可变的，内层对象是不可变的：

外层对象是不可变的，内层对象是可变的：

外层对象是可变的，内层对象是可变的：

外层对象是不可变的，内层对象是不可变的：

浅拷贝总结：

浅拷贝是对一个对象父级（外层）的拷贝，并不会拷贝子级（内部）。使用浅拷贝的时候，分为两种情况：

第一种，如果最外层的数据类型是可变的，如列表、字典、集合，浅拷贝会开启新的地址空间去存放。

第二种，如果最外层的数据类型是不可变的，如数字、字符串、元组，浅拷贝对象的时候，还是引用原对象的地址空间。

测试验证深拷贝：

单层数据结构：

这里的表现和浅拷贝是一样的

对于外层对象是可变的，内层对象是不可变的：

对于外层对象是不可变的，内层对象是可变的：

外层对象是可变的，内层对象是可变的：

外层对象是不可变的，内层对象是不可变的：

深拷贝总结：

深拷贝对一个对象是所有层次的拷贝（递归），内部和外部都会被拷贝过来。深拷贝也分两种情况：

第一种，最外层数据类型可变。外层的会新开辟地址空间存放。如果里面是可变数据类型，内部会新开辟地址空间存放。如果内部数据类型不可变，内部则是对地址的引用。

第二种，外层数据类型不可变，如果内部数据是可变数据类型，外部和内部都会新开辟地址空间存放。如果内部数据类型不可变，外部和内部都是对地址的引用。

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