Python的数据赋值规则

Python的数据拷贝规则

首先，看第一个例子，如下代码：

a =[1,[2,3]];
b = a;
a[0]=2print(a, b) 
a[1][1]=5print(a, b)

输出

Output:([2,[2,3]],[2,[2,3]])
Output:([2,[2,5]],[2,[2,5]])

可以发现，Python针对可变数据类型，通过的y=x，将生成与x地址保持一下的y对象，通过修改x中内容，y中内容也可以相应修改。

接下来，我们看第二个例子：

import copy
a =[1,[2,3]];
b = a.copy();
a[0]=2print(a, b) 
a[1][1]=5print(a, b)

输出

Output:([2,[2,3]],[1,[2,3]])
Output:([2,[2,5]],[1,[2,5]])

通过与第一个例子对照，copy这种软拷贝类型，将会生成新变量b。并且，当修改a中的可变数据类型，如list时，相应的b的结果仍然能得到更新。当修改a中的不可变数据类型，如int，b中相应的结果不会更改。这就好比，对于不可变数据类型的位置，他重新生成了新的地址。类似copy这种拷贝方式，两个变量之间分享着一部分的相同变量，所以他也成为shallow_copy，阴影即两者有重叠。

此外，针对deepcopy这种硬拷贝，则是完全拷贝一个具有相同内容，但是地址完全不同的新变量

Tips：Python中不可变数据类型（三个）：
Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）

可变数据类型（三个）：
List（列表）、Sets（集合）、Dictionary（字典）
此外，类似链表这种数据结构，也是包括在可变数据类型。
特别注意，对于任何一种数据类型：
如果有

temp = a;
a = new object

这时，temp仍旧是a，但不是新的a，因为新的a的地址已经发生改变