在python中，给一个对象赋值，实际上就是对象对内存空间存储的值的引用。当我们把对象赋值给另一个变量的时候，这个变量并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用而已。
一般情况下我们会通过三种方法来实现拷贝对象的引用。
Python直接赋值
直接赋值,默认浅拷贝传递对象的引用而已,原始列表改变，被赋值的变量也会做相同的改变。其实就是对‘对象’的引用
示例：
>>> list_demo = [2, 4, 6]
>>> a = list_demo
>>> print(a)
[2, 4, 6]
>>> id(list_demo)
65006808
>>> id(a)
65006808
>>>
在Python编程语言中，对象赋值、浅拷贝和深拷贝是理解数据结构和对象行为的关键概念。这里我们将深入探讨这些概念，并通过实例来解释它们的区别。
Python中的赋值操作并不是真正的复制对象，而是创建了一个指向同一内存地址的新引用。这意味着，当你将一个对象赋值给另一个变量时，这两个变量都指向同一个内存中的对象。例如：
```python
list_demo = [2, 4, 6]
a = list_demo
```
在这个例子中，`list_demo` 和 `a` 都指向列表 `[2, 4, 6]` 在内存中的位置。当对其中一个变量进行修改时，另一个变量也会反映出相同的变化，因为它们都引用同一个对象：
```python
list_demo.append(8)
print(list_demo) # [2, 4, 6, 8]
print(a) # [2, 4, 6, 8]
```
这就是所谓的“浅拷贝”，实际上不是真正的拷贝，而是“引用拷贝”。Python内置的浅拷贝可以通过`copy.copy()`方法实现。浅拷贝会创建一个新的对象，但仅复制顶层对象，不包括嵌套的对象。如果顶层对象包含可变类型（如列表或字典），那么修改这些子对象会影响到原始对象和浅拷贝的对象：
```python
import copy
list_demo1 = [2, 4, 6, [8, 10]]
a = copy.copy(list_demo1)
# 修改原始列表的子对象
list_demo1[3].append('hello')
print(list_demo1) # [2, 4, 6, [8, 10, 'hello']]
print(a) # [2, 4, 6, [8, 10, 'hello']]
```
深拷贝，另一方面，使用`copy.deepcopy()`方法，它不仅创建一个新的顶层对象，还递归地拷贝所有嵌套的对象，确保它们彼此独立。这样，无论对原始对象还是深拷贝的对象进行修改，都不会影响到对方：
```python
list_demo2 = [2, 3, 4]
c = copy.deepcopy(list_demo2)
# 修改原始列表和深拷贝列表的子对象
list_demo2.append(['a', 'b'])
c.append([5, 6])
list_demo2[3].append('c')
c[3].append(7)
print(list_demo2) # [2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
print(c) # [2, 3, 4, [5, 6, 7]]
```
总结一下，Python中的赋值、浅拷贝和深拷贝主要区别在于：
1. **赋值**：创建一个新引用，指向相同内存中的对象，修改一个会影响另一个。
2. **浅拷贝**：创建一个新对象，但只拷贝顶层，不拷贝嵌套的对象，因此修改嵌套的对象会影响到原始对象。
3. **深拷贝**：创建一个完全独立的新对象，包括拷贝所有嵌套的对象，修改原始对象或深拷贝对象不会相互影响。
理解这些概念对于避免意外的数据更改和确保程序正确性至关重要。在处理复杂的数据结构时，尤其是在涉及可变对象时，选择合适的拷贝方法尤为重要。
