对于列表、元组和字典而言，进行赋值(=)、浅拷贝（copy）、深拷贝(deepcopy)而言，其内存地址是变化不通的。
赋值只是创建一个变量，该变量指向原来的内存地址
>>> name1 = ['a','b',['m','n'],'c'] >>> name2 = name1 #输出结果，两个内存地址是一样的 >>> print(id(name1),',',id(name2)) 50077256 , 50077256
如图所示：
浅拷贝是指在内存地址中，只拷贝出第一层的内存的地址，所以拷贝变量和被拷贝变量的内存地址是不一样的（列表、元组和字典中的copy()方法都是浅拷贝）
>>> import copy >>> name1 = ['a','b',['m','n'],'c'] #浅copy >>> name2 = copy.copy(name1) >>> print(name1,',',id(name1)) ['a', 'b', ['m', 'n'], 'c'] , 50228296 >>> print(name2,',',id(name2)) ['a', 'b', ['m', 'n'], 'c'] , 50920008 #修改列表中的元素 >>> name1[0] = 'h' >>> name1[2][0] = 'M' >>> print(name1,',',id(name1)) ['h', 'b', ['M', 'n'], 'c'] , 50228296 >>> print(name2,',',id(name2)) ['a', 'b', ['M', 'n'], 'c'] , 50920008
如图所示：
注：因为浅拷贝只拷贝了第一层，所以拷贝的变量和被拷贝的变量的第二层的列表的内存地址是一样的。
>>> import copy >>> name1 = ['a','b',['m','n'],'c'] >>> name2 = copy.copy(name1) >>> name1[0] = 'h' >>> name1[2][0] = 'M' #name1[2][0]的内存地址和name2[2][0]内存地址是一样的 >>> print(name1,id(name1),id(name1[2][0])) ['h', 'b', ['M', 'n'], 'c'] 50209800 13820904 >>> print(name2,id(name2),id(name2[2][0])) ['a', 'b', ['M', 'n'], 'c'] 50891144 13820904
1.用copy模块中的copy方法（跟上面的一样）
2.用切片的方式：
>>> name1 = ['a','b',['m','n'],'c'] >>> name2 = name1[:]
3.用列表自带的方法：
>>> name1 = ['a','b',['m','n'],'c'] >>> name2 = name1.copy()
深拷贝是指在内存中将所有的数据重新创建一份。
注：排除最后一层，即python内部对字符串和数字的优化
>>> import copy >>> name1 = ['a','b',['m','n'],'c'] #深拷贝 >>> name2 = copy.deepcopy(name1) >>> print(name1,',',id(name1)) ['a', 'b', ['m', 'n'], 'c'] , 50142472 >>> print(name2,',',id(name2)) ['a', 'b', ['m', 'n'], 'c'] , 50942280 >>> name1[0] = 'h' >>> name1[2][0] = 'M' >>> print(name1,id(name1),id(name1[2][0])) ['h', 'b', ['M', 'n'], 'c'] 50142472 10937320 >>> print(name2,id(name2),id(name2[2][0])) ['a', 'b', ['m', 'n'], 'c'] 50942280 4896280
如图所示：
注：因为深拷贝会拷贝到最后一层的内存地址，所以最后一层的内存地址是不通
方法1、
for key in info: print(key,info[key])
方法2、
for k,v in info.items(): #会先把dict转成list,数据量大时莫用 print(k,v)
小结：
①方法1的效率比方法2的效率高很多
②方法1是直接通过key取value
③方法2是先把字典转换成一个列表，再去取值
④当数据量比较大的时候，用第二种方法时，字典转换成列表的这个过程需要花大量的时间老转换，当然数据量不大，没有关系，效率差不多
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