1.深浅拷贝差别实验

首先直接上结论：

—–我们寻常意义的复制就是深复制，即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。
—–而浅复制并不会产生一个独立的对象单独存在，他只是将原有的数据块打上一个新标签，所以当其中一个标签被改变的时候，数据块就会发生变化，另一个标签也会随之改变。这就和我们寻常意义上的复制有所不同了。

对于简单的 object，用 shallow copy 和 deep copy 没区别（这里的简单是指数据里面不存在存在其他数据结构嵌套）

复杂的 object，如 list 中套着 list 的情况，shallow copy 中的子list，并未从原 object 真的「独立」出来。也就是说，如果改变原 object 的子 list 中的一个元素，你的 copy 就会跟着一起变。这跟我们直觉上对「复制」的理解不同。

# -*-coding:utf-8 -*-
import copy
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象b = a #赋值，传对象的引用
c = copy.copy(a) #对象拷贝，浅拷贝
d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝，深拷贝a.append(5) #修改对象a
a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象print 'a = ', a
print 'b = ', b
print 'c = ', c
print 'd = ', d输出结果：
a =  [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
b =  [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
c =  [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
d =  [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]

2. Python数据存储

Python 存储变量的方法跟其他 OOP 语言不同。它与其说是把值赋给变量，不如说是给变量建立了一个到具体值的 reference。

当在 Python 中 a = something 应该理解为给 something 贴上了一个标签 a。当再赋值给 a 的时候，就好象把 a 这个标签从原来的 something 上拿下来，贴到其他对象上，建立新的 reference。这就解释了一些 Python 中可能遇到的诡异情况。

其实这个现象用指针的浅拷贝和深拷贝理解最直观，所谓的浅拷贝相当于多个指针指向同一个资源区，一旦资源区被改变，那么所有指针指向的内容都会发生改变。更危险的是，如果我们释放了其中一个指针，在进行其他指针的释放时，就会造成严重的内存泄漏。

为了避免这种情况，我们自然想到单独建立一块内存空间，对内容进行完全的复制拷贝。

3. Python 为什么比C++慢很多

其实，Python的跨平台性能和运行速度一起来研究就更有意义了。

Python的原代码首先要被翻译成字节码m.pyc，然后现在Python的虚拟机上运行生成可供CPU执行的机器码。

而C++却不一样，C++编译器是直接将源码翻译成机器码供给CPU运行，自然而言，C++的速度更快。

此外，python是一种动态类型，解释型语言，它的值都是存储在分散的对象中，而不是紧密的缓存之中。这意味着编译器在程序执行之前并不知道变量定义的类型。

4.参考资料

《Python从入门到精通》

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