參考文獻1：http://makaidong.com/maikerniuniu/1280_9073599.html
參考文獻2：https://www.cnblogs.com/fandx/p/10462913.html
A. 變量的存儲
[A.1] 概念：在高級語言中，變量是對內存及其地址的抽象。對於python而言，python的一切變量都是對象，變量的存儲，采用了引用語義的方式，存儲的只是一個變量的值所在的內存地址，而不是這個變量的只本身。
[A.2] 引用語義：在python中，變量保存的是對象(值)的引用，我們稱為引用語義。采用這種方式，變量所需的存儲空間大小一致，因為變量只是保存了一個引用。也被稱為對象語義和指針語義。
[A.3]值語義：有些語言采用的不是這種方式，它們把變量的值直接保存在變量的存儲區里，這種方式被我們稱為值語義，例如C語言，采用這種存儲方式，每一個變量在內存中所占的空間就要根據變量實際的大小而定，無法固定下來。
[A.4] 說明：由於python中的變量都是采用的引用語義，數據結構可以包含基礎數據類型，導致了在python中每個變量中都存儲了這個變量的地址，而不是值本身；對於復雜的數據結構來說，里面的存儲的也只只是每個元素的地址而已.
B. 基礎類型和數據結構類型變量重新賦值的存儲變化：
[B.1] 數據類型重新初始化對python語義引用的影響
變量的每一次初始化，都開辟了一個新的空間，將新內容的地址賦值給變量。對於下圖來說，我們重復的給str1賦值，其實在內存中的變化如下圖：
從上圖我們可以看出，str1在重復的初始化過程中，是因為str1中存儲的元素地址由'hello world'的地址變成了'new hello world'的。
[B.2] 數據結構內部元素變化重對python語義引用的影響
對於復雜的數據類型來說，改變其內部的值對於變量的影響：
當對列表中的元素進行一些增刪改的操作的時候，是不會影響到lst1列表本身對於整個列表地址的，只會改變其內部元素的地址引用。可是當我們對於一個列表重新初始化(賦值)的時候，就給lst1這個變量重新賦予了一個地址，覆蓋了原本列表的地址，這個時候，lst1列表的內存id就發生了改變。上面這個道理用在所有復雜的數據類型中都是一樣的。
C. 變量賦值
[C.1] 簡單的str的賦值
我們剛剛已經知道，str1的再次初始化（賦值）會導致內存地址的改變，從上圖的結果我們可以看出修改了str1之后，被賦值的str2從內存地址到值都沒有受到影響。看內存中的變化，起始的賦值操作讓str1和str2變量都存儲了‘hello world’所在的地址，重新對str1初始化，使str1中存儲的地址發生了改變，指向了新建的值，此時str2變量存儲的內存地址並未改變，所以不受影響。
[C.2] 復雜的數據結構中的賦值
剛剛我們看了簡單數據類型的賦值，現在來看復雜數據結構變化對應內存的影響
上圖對列表的增加修改操作，沒有改變列表的內存地址，lst1和lst2都發生了變化。對照內存圖我們不難看出，在列表中添加新值時，列表中又多存儲了一個新元素的地址，而列表本身的地址沒有變化，所以lst1和lst2的id均沒有改變並且都被添加了一個新的元素。簡單的比喻一下，我們出去吃飯，lst1和lst2就像是同桌吃飯的兩個人，兩個人公用一張桌子，只要桌子不變，桌子上的菜發生了變化兩個人是共同感受的。
D. 淺拷貝和深拷貝的區別
[D.1] 淺拷貝
淺拷貝：不管多么復雜的數據結構，淺拷貝都只會copy一層。下面就讓我們看一張圖，來了解一下淺淺拷貝的概念。
圖1
圖2
看上面兩張圖，圖1表示的是一個列表sourcelist，sourcelist = ['str1','str2','str3','str4','str5',['str1','str2','str3','str4','str5']]；
在圖2在原有的基礎上多出了一個淺拷貝的copylist，copylist = ['str1','str2','str3','str4','str5',['str1','str2','str3','str4','str5']]；
sourcelist和copylist表面上看起來一模一樣，但是實際上在內存中已經生成了一個新列表，copy了sourceLst，獲得了一個新列表，存儲了5個字符串和一個列表所在內存的地址。
我們看下面分別對兩個列表進行的操作，紅色的框框里面是變量初始化，初始化了上面的兩個列表；我們可以分別對這兩個列表進行操作，例如插入一個值，我們會發現什么呢？如下所示：
從上面的代碼我們可以看出，對於sourceLst和copyLst列表添加一個元素，這兩個列表好像是獨立的一樣都分別發生了變化，但是當我修改lst的時候，這兩個列表都發生了變化，這是為什么呢？我們就來看一張內存中的變化圖：
我們可以知道sourceLst和copyLst列表中都存儲了一坨地址，當我們修改了sourceLst1的元素時，相當於用'sourceChange'的地址替換了原來'str1'的地址，所以sourceLst的第一個元素發生了變化。而copyLst還是存儲了str1的地址，所以copyLst不會發生改變。
當sourceLst列表發生變化，copyLst中存儲的lst內存地址沒有改變，所以當lst發生改變的時候，sourceLst和copyLst兩個列表就都發生了改變。
這種情況發生在字典套字典、列表套字典、字典套列表，列表套列表，以及各種復雜數據結構的嵌套中，所以當我們的數據類型很復雜的時候，用copy去進行淺拷貝就要非常小心。。。
[D.2] 深拷貝
深拷貝——即python的copy模塊提供的另一個deepcopy方法。深拷貝會完全復制原變量相關的所有數據，在內存中生成一套完全一樣的內容，在這個過程中我們對這兩個變量中的一個進行任意修改都不會影響其他變量。下面我們就來試驗一下。
看上面的執行結果，這一次我們不管是對直接對列表進行操作還是對列表內嵌套的其他數據結構操作，都不會產生拷貝的列表受影響的情況。我們再來看看這些變量在內存中的狀況：
看了上面的內容，我們就知道了深拷貝的原理。其實深拷貝就是在內存中重新開辟一塊空間，不管數據結構多么復雜，只要遇到可能發生改變的數據類型，就重新開辟一塊內存空間把內容復制下來，直到最后一層，不再有復雜的數據類型，就保持其原引用。這樣，不管數據結構多么的復雜，數據之間的修改都不會相互影響。這就是深拷貝~~~
[D.3] 結論
結論一：
不管深拷貝還是淺拷貝對不可變數據類型都是引用內存地址
不管深拷貝還是淺拷貝對可變數據類型都是會重新創建新的內存空間
結論二：
淺拷貝：
-
- 外層是不可變類型、不管內層是否可變都是引用拷貝
- 外層是可變類型，不管內層是否可變都會從新創建新的內存空間
深拷貝：
-
- 外層是不可變類型，會遞歸判斷內層數據類型、如果可變則創建新的內存地址、都為不可變就是引用拷貝
- 外層是可變數據類型、不管內層是否可變都會創新新的內存地址、但是內部如果為可變則遞歸創建、不可變則為引用地址
總結之：
淺拷貝：
- 淺拷貝只做最頂層的數據類型判斷
- 如果頂層是可變類型則創建新的內存空間
- 如果頂層是不可變數據類型就是引用拷貝
深拷貝：
- 深拷貝做遞歸拷貝，可以遞歸拷貝所有的內部嵌套數據（可以理解為循環遍歷做淺拷貝判斷）
- 深拷貝遞歸拷貝遇到可變類型則創建新的內存空間
- 深拷貝遞歸拷貝遇到不可變數據類型就是拷貝的引用