在之前的一篇文章中，我们解释了一下为什么下面的两种方式是不同的：

bucket = [[] for _ in range(len(nums)+1)]

bucket1 = [[]] * (len(nums) + 1)

第一种生成的bucket中每个list都是不同的list object ，而第二个bucket中的每个list都是相同的list object。为什么呢？这就涉及到Python中深浅拷贝的知识，接下来，我们就详细介绍一下。

1、Python对象赋值

我们先来看一下下面的一段代码：

will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]

wilber = will

print id(will)

print will

print [id(ele) for ele in will]

print id(wilber)

print wilber

print [id(ele) for ele in wilber]

will[0] = "Wilber"

will[2].append("CSS")

print id(will)

print will

print [id(ele) for ele in will]

print id(wilber)

print wilber

print [id(ele) for ele in wilber]

上段代码的输出为：

下面来分析一下这段代码：

1)首先，创建了一个名为will的变量，这个变量指向一个list对象，从第一张图中可以看到所有对象的地址(每次运行，结果可能不同)

2)然后，通过will变量对wilber变量进行赋值，那么wilber变量将指向will变量对应的对象(内存地址)，也就是说"wilber is will"，"wilber[i] is will[i]"可以理解为，Python中，对象的赋值都是进行对象引用(内存地址)传递

3)由于will和wilber指向同一个对象，所以对will的任何修改都会体现在wilber上。这里需要注意的一点是，str是不可变类型，所以当修改的时候会替换旧的对象，产生一个新的地址39758496。

上面这段代码的过程可以由下面的图进行解释：

2、Python浅拷贝

我们还是来看一个代码示例：

import copy

will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]

wilber = copy.copy(will)

print id(will)

print will

print [id(ele) for ele in will]

print id(wilber)

print wilber

print [id(ele) for ele in wilber]

will[0] = "Wilber"

will[2].append("CSS")

print id(will)

print will

print [id(ele) for ele in will]

print id(wilber)

print wilber

print [id(ele) for ele in wilber]

这段代码的输出为：

分析一下这段代码：

1)首先，依然使用一个will变量，指向一个list类型的对象。然后，通过copy模块里面的浅拷贝函数copy()，对will指向的对象进行浅拷贝，然后浅拷贝生成的新对象赋值给wilber变量。浅拷贝会创建一个新的对象，这个例子中"wilber is not will"，但是，对于对象中的元素，浅拷贝就只会使用原始元素的引用(内存地址)，也就是说"wilber[i] is will[i]"。

2)当对will进行修改的时候，由于list的第一个元素是不可变类型，所以will对应的list的第一个元素会使用一个新的对象39758496。但是list的第三个元素是一个可不类型，修改操作不会产生新的对象，所以will的修改结果会相应的反应到wilber上。

上面这段代码的过程可以由下面的图进行解释：

除了使用copy模块中的copy方法进行浅拷贝外，python中还有其他几种的浅拷贝方式：

1)使用切片[:]操作

2)使用工厂函数(如list/dir/set)

3)使用copy模块中的copy()函数

第三种方式我们已经介绍过了，通过下面的例子可以看出前两种方式也是浅拷贝：

>>> person = ["name",["savings",100.00]]

>>> hubby = person[:] #切片操作

>>> wifey = list(person) #使用工厂函数

>>> [id(x) for x in person,hubby,wifey]

[139797546486384, 139797546556592, 139797546557240]

>>> [id(x) for x in hubby]

[139797546838128, 139797546485808]

>>> [id(x) for x in wifey]

[139797546838128, 139797546485808]

>>> hubby[0] = "kel"

>>> wifey[0] = "jane"

>>> hubby[1][1] = 50.0

>>> [id(x) for x in hubby,wifey]

[139797546556592, 139797546557240]

>>> [id(x) for x in hubby]

[139797546592368, 139797546485808]

>>> [id(x) for x in wifey]

[139797546592416, 139797546485808]

>>> hubby

['kel', ['savings', 50.0]]

>>> wifey

['jane', ['savings', 50.0]]

3、Python深拷贝

最后来看看深拷贝：

import copy

will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]

wilber = copy.deepcopy(will)

print id(will)

print will

print [id(ele) for ele in will]

print id(wilber)

print wilber

print [id(ele) for ele in wilber]

will[0] = "Wilber"

will[2].append("CSS")

print id(will)

print will

print [id(ele) for ele in will]

print id(wilber)

print wilber

print [id(ele) for ele in wilber]

代码的结果为：

分析一下这段代码：

1)首先，同样使用一个will变量，指向一个list类型的对象

2)然后，通过copy模块里面的深拷贝函数deepcopy()，对will指向的对象进行深拷贝，然后深拷贝生成的新对象赋值给wilber变量。跟浅拷贝类似，深拷贝也会创建一个新的对象，这个例子中"wilber is not will"。但是，对于对象中的元素，深拷贝都会重新生成一份(有特殊情况，下面会说明)，而不是简单的使用原始元素的引用(内存地址)。例子中will的第三个元素指向39737304，而wilber的第三个元素是一个全新的对象39773088，也就是说，"wilber[2] is not will[2]"

当对will进行修改的时候

3)由于list的第一个元素是不可变类型，所以will对应的list的第一个元素会使用一个新的对象39758496。但是list的第三个元素是一个可不类型，修改操作不会产生新的对象，但是由于"wilber[2] is not will[2]"，所以will的修改不会影响wilber。

上面这段代码的过程可以由下面的图进行解释：

4、再回首

首先，我们总结一下Python中的对象赋值和深浅拷贝操作：

1)Python中对象的赋值都是进行对象引用(内存地址)传递。

2)使用copy.copy()，数组切片操作或者是使用工厂函数(如list/dir/set)，可以进行对象的浅拷贝，它复制了对象，但对于对象中的元素，依然使用原始的引用。

3)如果需要复制一个容器对象，以及它里面的所有元素(包含元素的子元素)，可以使用copy.deepcopy()进行深拷贝。

4)对于str等不可变类型，所以当修改的时候会替换旧的对象，产生一个新的地址。

那么对于之前提到过的例子：

bucket = [[] for _ in range(len(nums)+1)]

bucket1 = [[]] * (len(nums) + 1)

我们就可以做出如下的解释：

1)使用*进行list“复制”，其生成的新数组与被复制的数组其实是在同一段内存地址当中，这样的复制方式成为浅拷贝。

2)浅复制进行初始化的结果就是，在对复制之后的对象进行相关操作时，被复制的对象会受到同样的影响，因为他们本质是同一段list，均位于相同的地址。

3)使用for循环进行初始化，进行初始化时，相当于每循环一次就生成了一个新的list，所以在实际问题中，推荐使用这种方式。