要說清楚Python中的深淺拷貝，需要搞清楚下面一系列概念:
變數-參考-物件(可變物件，不可變物件)-切片-拷貝(淺拷貝，深拷貝)
在Python中一切都是物件
甚至連type其本身都是物件，type物件
Python中變數與C/C++/Java中不同，它是指物件的參考，Python是動態型別，程式運行時候，會根據物件的型別來確認變數到底是什么型別，
單獨賦值：比如說：
>>> a = 3
在運行a=3后，變數a變成了物件3的一個參考，在內部，變數事實上是到物件記憶體空間的一個指標
因為Python的變數不過是物件的參考，或指向物件的指標，因此在程式中可以經常改變變數參考
代碼如下:
>>> x = 42 #變數系結到整型物件
>>> x = 'Hello' #現在又成了字串
>>> x = [1,2,3] #現在又成了串列
專業表述如下:
* 變數是一個系統表的元素，擁有指向物件的連接的空間
* 物件是被分配的一塊記憶體，存盤其所代表的值
* 參考是自動形成的從變數到物件的指標
* 特別注意: 型別屬于物件，不是變數
比如像剛才的a=3, 整數物件3包含了兩重資訊
1.值為3
2.一個頭部資訊：告訴Pthyon，這是個整數物件[相當于一個指向int的指標]
共享參考: 比如說：
代碼如下：
>>> a = 3
>>> b = a
在運行賦值陳述句b = a之后，變數a和變數b指向了同一個物件的記憶體空間.
從上圖可以看到，a和b，其id完全一樣，指向同一個整數物件3，或者說同一塊記憶體
如果刪掉a后, 不會影響b
拷貝概念的引入就是針對:可變物件的共享參考潛在的副作用而提出的.
【可變物件-不可變物件】
在Python中不可變物件指：一旦創建就不可修改的物件，包括字串，元祖，數字
在Python中可變物件是指：可以修改的物件，包括：串列、字典
上面說的a,b都是整數，整數是不可變物件，如果是可變物件的話，就是另外一回事了，
代碼如下:
>>> L1 = [2,3,4] #L1變數指向的是一個可變物件:串列
>>> L2 = L1 #將L1值賦給L2后，兩者共享參考同一個串列物件[1,2,3,4]
>>> L1[0] = 200 #因為串列可變，改變L1中第一個元素的值
>>> L1; L2 #改變后，L1，L2同時改變，因為物件本身值變了
[200, 3, 4]
[200, 3, 4]
如果不想改變串列L2的值，有兩種方法:切片 和 copy模塊
代碼如下:
>>> L1 = [2,3,4]
>>> L2 = L1
>>> id(L1);id(L2) #共享參考一個可變物件
45811784L
45811784L
>>> L2 = L1[:] #切片操作
>>> id(L1);id(L2) #切片后，物件就不一樣了
45811784L
45806920L
>>> L1[0] = 200
>>> L1;L2 #L1發生改變，L2沒有變化
[200, 3, 4]
[2, 3, 4]
【拷貝】
- 切片技術應用于所有的序列，包括：串列、字串、元祖
但切片不能應用于字典，對字典只能使用D.copy()方法或D.deepcopy()方法.
- 深淺拷貝，即可用于序列，也可用于字典
代碼如下:
>>> import copy
>>> X = copy.copy(Y) #淺拷貝：只拷貝頂級的物件，或者說：父級物件
>>> X = copy.deepcopy(Y) #深拷貝：拷貝所有物件，頂級物件及其嵌套物件，或者說：父級物件及其子物件
如果字典只有頂級物件:
如果字典中嵌套物件:
【結論】
深淺拷貝都是對源物件的復制，占用不同的記憶體空間
如果源物件只有一級目錄的話，源做任何改動，不影響深淺拷貝物件
如果源物件不止一級目錄的話，源做任何改動，都要影響淺拷貝，但不影響深拷貝
序列物件的切片其實是淺拷貝，即只拷貝頂級的物件
直接賦值：其實就是物件的參考（別名），
淺拷貝(copy)：拷貝父物件，不會拷貝物件的內部的子物件，
深拷貝(deepcopy)： copy 模塊的 deepcopy 方法，完全拷貝了父物件及其子物件，
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