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深浅拷贝用法来自copy模块。
导入模块：import copy
浅拷贝：copy.copy
深拷贝：deepcopy
字面理解：浅拷贝指仅仅拷贝数据集合的第一层数据，深拷贝指拷贝数据集合的所有层。所以对于只有一层的数据集合来说深浅拷贝的意义是一样的，比如字符串，数字，还有仅仅一层的字典、列表、元祖等
对于以下数据深浅拷贝的意义是一样的：
name = ‘beijing‘ age = 12 list1 = [1,2,3,4] dic1 = {‘name‘:‘beijing‘,‘age‘:20}
以上数据类型中只有一层，所以深浅拷贝是一样的。
从内存地址来理解深浅拷贝:
如上图，对于数字和字符串的深浅拷贝都只是将变量的索引指向了原来的内存地址，例如在num,num1,num2三个变量中，无论修改任意其中一个变量，只是将其指向了另一个内存地址，其他两个变量不会变，字符串同理。
因此，对于 数字 和 字符串 而言，赋值、浅拷贝和深拷贝无意义，因为其永远指向同一个内存地址。
赋值：
import copy n1 = {‘k1‘:‘wu‘,‘k2‘:123,‘k3‘:[‘alex‘,678]} n2 = n1
浅拷贝：
import copy n1 = {‘k1‘:‘wu‘,‘k2‘:123,‘k3‘:[‘alex‘,678]} n2 = copy.copy(n1)
深拷贝：
import copy n1 = {‘k1‘:‘wu‘,‘k2‘:123,‘k3‘:[‘alex‘,678]} n3 = copy.deepcopy(n1)
比如在CMDB系统中，我们定义了一个报警模版call给所有的服务器使用，此时有一批特殊应用的服务器需要不通的报警参数，我们既不想单独新建模版来一个一个添加报警参数，又不想修改默认模版而影响其他机器的报警阈值。此时我们就需要用深拷贝来完成。示例如下：
默认模版：
call = { ‘cpu‘:80, ‘mem‘:80, ‘disk‘:80 }
此时的特殊模版需求是cpu报警阀值要改成75，而不影响默认模版使用
代码如下：
#默认模版 call = { ‘cpu‘:[80,], ‘mem‘:[80,], ‘disk‘:[80,] } #新模板 new_call = copy.deepcopy(call) #修改新模版 new_call[‘cpu‘] = 75 #查看新旧模版的值 print(‘新的模版为：%s‘ %(new_call)) print(‘默认模版为：%s‘ %(call)) #打印结果： 新的模版为：{‘mem‘: 80, ‘disk‘: 80, ‘cpu‘: 75} 默认模版为：{‘mem‘: 80, ‘disk‘: 80, ‘cpu‘: 80}
#上面的代码显示我们只改了新的模版，而默认模版并没有修改，并且我们用了copy而不是单独新建模版。
假设我们用浅copy来做结果是这样的：
#默认模版 call = { ‘cpu‘:[80,], ‘mem‘:[80,], ‘disk‘:[80,] } #新模板 new_call = copy.deepcopy(call) #修改新模版 new_call[‘cpu‘] = 75 #查看新旧模版的值 print(‘新的模版为：%s‘ %(new_call)) print(‘默认模版为：%s‘ %(call)) #打印的结果： 新的模版为：{‘mem‘: [80], ‘disk‘: [80], ‘cpu‘: [75]} 默认模版为：{‘mem‘: [80], ‘disk‘: [80], ‘cpu‘: [75]} #默认模版和新模版都被修改了，显然这不是我们要的结果
分析原因：深拷贝的时候python将字典的所有数据在内存中新建了一份，所以如果你修改新的模版的时候老模版不会变。相反，在浅copy 的时候，python仅仅将最外层的内容在内存中新建了一份出来，字典第二层的列表并没有在内存中新建，所以你修改了新模版，默认模版也被修改了。
注：深copy并没有在内存中新建列表中的元素，因为上例中列表的元素是数字，这得益于python对数字和字符串的优化机制，即，若字符串或者数字没有修改，它的内存位置永远不变，直到它被修改。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zhaojianbo/p/5137026.html
