Python中的引用赋值，深拷贝，浅拷贝
摘要：Python，引用赋值，深拷贝，浅拷贝
总结一下Python中的变量的引用赋值，深拷贝和浅拷贝，先上结论
赋值引用会直接将内存地址传递过去，此时变量间不仅
值相等，内存地址也相等，是同一个对象。赋值存在
缓存重用的情况，当重复定义小整数和字符串变量时，或者在同一个代码块中，内存中已经存在的值会直接被引用，不需要重新创建对象。组合变量存在
赋值引用，深拷贝，浅拷贝三种模式，赋值引用将组合对象的每一层地址全部引用，浅拷贝创建新对象，但是内部元素引用旧对象的内部元素，深拷贝所有地址全部重新创建，不依赖之前任何的内存地址。和原始对象的关系或者联系紧密程度：赋值引用 > = 浅拷贝 >= 深拷贝
内存的复用程度：赋值引用 > = 浅拷贝 >= 深拷贝
变量的崭新程度：深拷贝 >= 浅拷贝 >= 赋值引用
引用赋值
在python中，使用等号无论是直接的变量赋值，还是参数传递，都是按照引用进行赋值的，等号赋值是指将对象的内存指针赋值。
在Python中对于非组合变量（对象中不包含其他对象，只有一层地址关系）的赋值直接使用等号赋值即可，即将一个变量赋值给另一个变量，则两者不仅在数值上相等，而且还是同一对象，id相同，is判断为True，这两个变量都指向这一个数据对象，即这个数据对象有两个引用，只有这两个引用都没了的时候，堆内存中的数据对象才会等待垃圾回收器回收
如果单独对两个变量赋值，就算赋值的数据对象相同，也只是数据对象的值相等，两个变量在堆内存中是不同的对象。
可变对象，不可变对象对引用赋值的影响
如果变量的值是不可变对象，比如string，int，float，tuple等，其中一个变量重新赋值意味着在内存中要新创建一个数据对象，此时变量间不会相互影响，即不会影响另外一个变量。
对于可变对象，调用自身方法使的值改变不会改变内存地址。比如列表list，字典dict，集合set，如果是在原数据对象自身上做修改，比如修改列表中的某个元素，列表的地址不会变，还是原来的那个内存对象，此时调用另一个变量的值也会改变，因为是同一个内存对象的两个引用，因此对于可变对象的引用赋值，变量之间是相互影响的。
缓存的重用机制
Python会根据对象的读取频繁程度以及内存占用情况，按照一定规则将对象存入缓存。当程序的其他代码使用这些值的时候，会先去缓存中找并且直接引用缓存中的地址，不需要额外创建，这些值包括：[-5, 256]之间的小整数，字符串对象。
超过256分别赋值就是不同对象了
字符串是直接读取缓存中地址
除此之外，其他不可变变量如果处在同一个代码块或者同行，也直接获取代码块中缓存的变量，不再另外创建
同一个函数代码块
深拷贝和浅拷贝
首先深拷贝和浅拷贝是针对组合对象的，组合对象就是这个对象中还包含其他对象，比如list，set，dict等，也就是说这个对象有不止一层内存地址，非组合对象都是直接等号赋值。
浅拷贝：创建一个新的组合变量，但是组合变量中每一个元素指向拷贝的对象内元素地址深拷贝：创建一个新的组合变量，原对象中的每个元素都会在新对象中重新创建一次
对于组合对象list，set，dict（没有tuple）自带copy浅拷贝方法，深拷贝需要导入copy模块，调用deepcopy方法，copy的copy方法对应浅拷贝
浅拷贝后新对象地址不一样，但是内部元素引用一致
深拷贝新建了一个对象，但是内部元素也是引用的原始地址，原因是内部元素是小整数，小整数在内存中有缓存直接调用，换一下内部元素为可变对象。
原型毕露，深拷贝不仅对象，连对象内部的元素都重新创建，在用新数据试下浅拷贝
厉害，浅拷贝只是创建新对象，内部元素还是老的引用。
在对比一下组合对象的赋值引用
可见赋值引用所有地址全部拷贝去了，既不要创建新对象，内部元素也全是来的对象内部元素的引用。
总结
赋值引用会之间将内存地址传递过去，此时变量间不仅
值相等，内存地址也相等，是同一个对象。分别赋值存在
缓存重用的情况，当重复定义小整数和字符串变量时，或者在同一个代码块中，内存中已经存在的值会直接被引用，不需要重新创建对象。组合变量存在
赋值引用，深拷贝，浅拷贝三种模式，赋值引用将组合对象的每一层地址全部引用，浅拷贝创建新对象，但是内部元素引用旧对象的内部元素，深拷贝所有地址全部重新创建，不依赖之前任何的内存地址。
最后再用一个例子对比一下组合对象的三种拷贝方式