随笔五 ：python内存、内存地址、变量、深浅拷贝关系

郑统京

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在Python中，对象是分配在内存中的实体，它们可以是数字、字符串、列表、元组、字典等等。变量是对象在内存中的引用，它们允许我们对对象进行操作和访问。
当我们创建一个对象并将其赋值给一个变量时，变量实际上是存储了对象在内存中的地址。因此，我们可以通过变量来引用对象，并对其进行操作。
当我们对变量进行赋值时，Python会在内存中为我们创建一个新的对象，并将该对象的地址赋值给变量。如果多个变量引用同一个对象，那么它们都指向同一个内存地址，
这意味着对一个变量所做的更改将反映在所有引用该对象的变量上。当没有任何变量引用一个对象时，Python的垃圾回收机制会自动释放该对象所占用的内存。
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在Python中，每个对象都有一个唯一的内存地址。内存地址是一个数字，用于标识存储在计算机内存中的对象的位置。每当我们创建一个新的对象时，
Python都会为其分配一定数量的内存空间，以容纳该对象的数据。对象的类型和大小决定了需要分配多少内存空间。

对象和内存地址之间的关系是一一对应的，即每个对象都有唯一的内存地址，每个内存地址只对应一个对象。我们可以使用内置函数id()来获取对象的内存地址。

例如，创建一个整数对象1：

复制
a = 1
在这里，整数对象1被创建并分配了一段内存空间，a变量指向该对象的内存地址。我们可以使用id()函数获取该对象的内存地址：

复制
print(id(a))
输出结果类似于：140715347083056

这个内存地址是这个对象唯一的标识符，与其他对象的内存地址不同。

总之，Python中的每个对象都有一个唯一的内存地址，并且每个对象都需要占用一定数量的内存空间以容纳其数据。
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Python中的拷贝分为浅拷贝和深拷贝。

浅拷贝是创建一个新对象，其内容是原对象的引用。也就是说，新对象中的子对象是原对象中子对象的引用。这意味着，如果原对象中的子对象发生了变化，新对象中相应的子对象也会发生变化。浅拷贝通常使用copy()函数实现。

深拷贝是创建一个新对象，其内容与原对象完全独立。也就是说，新对象中的子对象是原对象中子对象的副本。这意味着，即使原对象中的子对象发生变化，新对象中的相应子对象也不会受到影响。深拷贝通常使用deepcopy()函数实现。

下面，我们通过例子来说明浅拷贝和深拷贝的底层实现：

复制
import copy

# 浅拷贝
a = [1, 2, [3, 4]]
b = copy.copy(a)
a[2][0] = 5
print(a)  # [1, 2, [5, 4]]
print(b)  # [1, 2, [5, 4]]

# 深拷贝
a = [1, 2, [3, 4]]
b = copy.deepcopy(a)
a[2][0] = 5
print(a)  # [1, 2, [5, 4]]
print(b)  # [1, 2, [3, 4]]
在上面的例子中，我们首先创建了一个列表a，其中包含整数和一个嵌套列表。然后，我们使用copy()函数创建了一个浅拷贝b。接着，我们修改了a中的嵌套列表中的值，同时也会影响到b中的嵌套列表。

接下来，我们使用deepcopy()函数创建了一个深拷贝b。即使我们修改了a中的嵌套列表中的值，b中的嵌套列表也不会发生变化。

在底层实现中，浅拷贝只是将原对象的引用复制到新对象中，而不是复制对象本身。这意味着，新对象中的子对象引用与原对象中的子对象引用相同，
因此修改原对象中的子对象也会影响新对象中的子对象。而在深拷贝中，每个对象及其子对象都会被递归地复制，因此新对象中的子对象是原对象中子对象的副本，这样就不会互相干扰了。
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