Python 中的赋值语句不会创建对象的拷贝，仅仅只是将名称绑定至一个对象。对于不可变对象，通常没什么差别，但是处理可变对象或可变对象的集合时，你可能需要创建这些对象的 “真实拷贝”，也就是在修改创建的拷贝时不改变原始的对象。
本文将以图文方式介绍 Python 中复制或“克隆”对象的操作。
首先介绍一下 Python 中浅拷贝与深拷贝的区别：
浅拷贝：浅拷贝意味着构造一个新的集合对象，然后用原始对象中找到的子对象的引用来填充它。从本质上讲，浅层的复制只有一层的深度。复制过程不会递归，因此不会创建子对象本身的副本。
深拷贝：深拷贝使复制过程递归。这意味着首先构造一个新的集合对象，然后递归地用在原始对象中找到的子对象的副本填充它。以这种方式复制一个对象，遍历整个对象树，以创建原始对象及其所有子对象的完全独立的克隆。
赋值与引用
在开始浅拷贝与深拷贝前，我们先来看一下 Python 中的赋值与引用。
lst = [1, 2, 3]
new_list = lst
从字面上看，上述语句创建了变量 lst 和 new_list，并且 lst 和 new_list 的赋值都为一个列表。但是，Python 的赋值语句并不会复制对象，而是会重新创建一个对象的引用。
可以看出，lst 和 new_list 都引用了同一个列表。
创建浅拷贝
不少教程里都会提到，如果你有一个列表，当你想要修改列表中的值但却不想影响原始对象时，可以使用 list 复制(浅拷贝)一个列表。
我们先来试一下：
lst = [1, 2, 3]
new_list = list(lst)
没错，lst 和 new_list 分别指向了不同的列表。当修改 lst 列表中的值时，并不会对 new_list 对象产生影响。
lst[0] = 'x'
print(lst)
print(new_list)
['x', 2, 3]
[1, 2, 3]
之所以说 list 语句是浅拷贝，是因为这种修改只对一层对象有效，当列表中有子对象时，对子对象的修改将影响原始对象和浅拷贝对象。
为了解释这一说法，让我们先创建一个嵌套列表，并使用 list 函数创建浅拷贝。
lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
new_list = list(lst)
这里 new_list 是有着和 lst 一样内容的新的独立的对象。
可以看到 lst 和 new_list 分别指向了不同的对象。
对第一层 lst 的修改，将不会对 new_list 副本造成影响。
lst.append([7, 8, 9])
print(lst)
print(new_list)
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
但是，因为我们只创建了原始列表的一个浅拷贝，所以 new_list 仍然包含对 lst 中存储的原始子对象的引用。
也就是如上图所示，lst 和 new_list 的子列表都指向了相同的对象。
子对象没有被复制，它们只是在复制的列表中被再次引用。
因此，当你修改 lst 中的一个子对象时，这种修改也会反映到 new_list 中—— 这是因为两个列表共享相同的子对象。这种复制只是一个浅的，一个层级的复制：
lst[0][0] = 'x'
print(lst)
print(new_list)
[['x', 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
[['x', 2, 3], [4, 5, 6]]
如果我们在第一步中创建了一个 lst 的深拷贝，那么两个对象就完全独立了。这是对象的浅拷贝和深拷贝之间的实际区别。
使用 Python 标准库中的 copy 模块可以创建深拷贝，这个模块为创建任意 Python 对象的浅拷贝和深拷贝提供了一个简单的接口。
创建深拷贝
这次我们使用 deepcopy() 函数创建一个对象的深拷贝：
import copy
lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
new_list = copy.deepcopy(lst)
从图中可以看出 lst 和 new_list 中的子对象指向了不同的对象，如果对 lst 的子对象进行修改，将不会影响 new_list。
这一次，原始对象和复制对象都是完全独立的。如前面所说，递归克隆了 lst，包括它的所有子对象：
lst[0][0] = 'x'
print(lst)
print(new_list)
[['x', 2, 3], [4, 5, 6]]
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
copy 模块中的 copy.copy() 函数也可以创建对象的浅拷贝。使用 copy.copy() 可以明确地表示创建浅拷贝。对于内置集合，简单地使用 list、dict 和 set 等工厂函数来创建浅拷贝是更加 Pythonic 的。
复制任意 Python 对象
copy.copy() 和 copy.deepcopy() 函数可用于复制任意对象。以前面的列表复制示例为基础。让我们从定义一个简单的 2D 点类开始：
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def __repr__(self):
return f'Point({self.x!r}, {self.y!r})'
__repr__() 函数使我们可以轻松地在 Python 解释器中检查从这个类创建的对象。
接下来，我们将创建一个 Point 实例，然后使用 copy 模块复制(浅拷贝)它：
a = Point(23, 42)
b = copy.copy(a)
print(a is b)
False
a 和 b 分别指向了不同的 Point 实例。因为我们的 Point 对象使用不可变类型(int)作为其坐标，所以在这种情况下，浅拷贝和深拷贝没有区别。但我马上会展开这个例子。
接下来定义另一个类来表示 2D 矩形。矩形将使用 Point 对象来表示它们的坐标：
class Rectangle:
def __init__(self, topleft, bottomright):
self.topleft = topleft
self.bottomright = bottomright
def _repr__(self):
return (f'Rectangle({self.topleft!r}, {self.bottomright!r})')
# 创建一个 Rectangle 实例的浅拷贝
rect = Rectangle(Point(0, 1), Point(5, 6))
shallow_rect = copy.copy(rect)
print(rect)
print(shallow_rect)
print(rect is shallow_rect)
Rectangle(Point(0, 1), Point(5, 6))
Rectangle(Point(0, 1), Point(5, 6))
False
跟前面 list 的例子一样，rect 和 shallow_rect 的子对象都有相同的引用。在对象层级中修改一个对象，将看到这个变化也反映在浅拷贝的副本中：
rect.topleft.x = 999
print(rect)
print(shallow_rect)
Rectangle(Point(999, 1), Point(5, 6))
Rectangle(Point(999, 1), Point(5, 6))
接下来创建 Rectangle 的深拷贝并对其进行修改：
deep_rect = copy.deepcopy(rect)
deep_rect.topleft.x = 222
print(rect)
print(shallow_rect)
print(deep_rect)
Rectangle(Point(999, 1), Point(5, 6))
Rectangle(Point(999, 1), Point(5, 6))
Rectangle(Point(222, 1), Point(5, 6))
可以看出，深拷贝完全独立于原始对象和浅拷贝对象。
参阅 copy 模块文档 可以对复制进行进一步的研究。例如，对象可以通过定义特殊的方法 __copy__() 和 __deepcopy__() 来控制如何复制它们。
谨记三件事
创建对象的浅拷贝不会克隆子对象。因此，拷贝不会完全独立于原始对象。
一个对象的深拷贝会递归地克隆子对象。克隆对象完全独立于原始对象，但是创建深拷贝速度较慢。
可以使用 copy 模块复制任意对象(包括自定义类)。
函数)
