这篇文章主要介绍了Python中变量的拷贝和作用域问题,包括一些赋值、引用问题,以及相关函数在Python2和3版本之间的不同,需要的朋友可以参考下
在 python 中赋值语句总是建立对象的引用值，而不是复制对象。因此，python 变量更像是指针，而不是数据存储区域，
这点和大多数 OO 语言类似吧，比如 C++、java 等 ~
1、先来看个问题吧：

在Python中，令values=[0,1,2];values[1]=values,为何结果是[0,[…],2]?

>>> values = [0, 1, 2]
>>> values[1] = values
>>> values
[0, [...], 2]
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我预想应当是

[0, [0, 1, 2], 2]
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但结果却为何要赋值无限次？

可以说 Python 没有赋值，只有引用。你这样相当于创建了一个引用自身的结构，所以导致了无限循环。为了理解这个问题，有个基本概念需要搞清楚。

Python 没有「变量」，我们平时所说的变量其实只是「标签」，是引用。

执行

values = [0, 1, 2]
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的时候，Python 做的事情是首先创建一个列表对象 [0, 1, 2]，然后给它贴上名为 values 的标签。如果随后又执行

values = [3, 4, 5]
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的话，Python 做的事情是创建另一个列表对象 [3, 4, 5]，然后把刚才那张名为 values 的标签从前面的 [0, 1, 2] 对象上撕下来，重新贴到 [3, 4, 5] 这个对象上。

至始至终，并没有一个叫做 values 的列表对象容器存在，Python 也没有把任何对象的值复制进 values 去。过程如图所示：
执行

 values[1] = values
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的时候，Python 做的事情则是把 values 这个标签所引用的列表对象的第二个元素指向 values 所引用的列表对象本身。执行完毕后，values 标签还是指向原来那个对象，只不过那个对象的结构发生了变化，从之前的列表 [0, 1, 2] 变成了 [0, ?, 2]，而这个 ? 则是指向那个对象本身的一个引用。如图所示：
要达到你所需要的效果，即得到 [0, [0, 1, 2], 2] 这个对象，你不能直接将 values[1] 指向 values 引用的对象本身，而是需要吧 [0, 1, 2] 这个对象「复制」一遍，得到一个新对象，再将 values[1] 指向这个复制后的对象。Python 里面复制对象的操作因对象类型而异，复制列表 values 的操作是

values[:] #生成对象的拷贝或者是复制序列，不再是引用和共享变量，但此法只能顶层复制

所以你需要执行

values[1] = values[:]
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Python 做的事情是，先 dereference 得到 values 所指向的对象 [0, 1, 2]，然后执行 [0, 1, 2][:] 复制操作得到一个新的对象，内容也是 [0, 1, 2]，然后将 values 所指向的列表对象的第二个元素指向这个复制二来的列表对象，最终 values 指向的对象是 [0, [0, 1, 2], 2]。过程如图所示：
往更深处说，values[:] 复制操作是所谓的「浅复制」(shallow copy)，当列表对象有嵌套的时候也会产生出乎意料的错误，比如

a = [0, [1, 2], 3]
b = a[:]
a[0] = 8
a[1][1] = 9
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问：此时 a 和 b 分别是多少？

正确答案是 a 为 [8, [1, 9], 3]，b 为 [0, [1, 9], 3]。发现没？b 的第二个元素也被改变了。想想是为什么？不明白的话看下图
正确的复制嵌套元素的方法是进行「深复制」(deep copy)，方法是

import copy
  
a = [0, [1, 2], 3]
b = copy.deepcopy(a)
a[0] = 8
a[1][1] = 9
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2、引用 VS 拷贝：

（1）没有限制条件的分片表达式（L[:]）能够复制序列，但此法只能浅层复制。

（2）字典 copy 方法，D.copy() 能够复制字典，但此法只能浅层复制

（3）有些内置函数，例如 list，能够生成拷贝 list(L)

（4）copy 标准库模块能够生成完整拷贝：deepcopy 本质上是递归 copy

（5）对于不可变对象和可变对象来说，浅复制都是复制的引用，只是因为复制不变对象和复制不变对象的引用是等效的（因为对象不可变，当改变时会新建对象重新赋值）。所以看起来浅复制只复制不可变对象（整数，实数，字符串等），对于可变对象，浅复制其实是创建了一个对于该对象的引用，也就是说只是给同一个对象贴上了另一个标签而已。

L = [1, 2, 3]
D = {'a':1, 'b':2}
A = L[:]
B = D.copy()
print "L, D"
print L, D
print "A, B"
print A, B
print "--------------------"
A[1] = 'NI'
B['c'] = 'spam'
print "L, D"
print L, D
print "A, B"
print A, B
  
  
L, D
[1, 2, 3] {'a': 1, 'b': 2}
A, B
[1, 2, 3] {'a': 1, 'b': 2}
--------------------
L, D
[1, 2, 3] {'a': 1, 'b': 2}
A, B
[1, 'NI', 3] {'a': 1, 'c': 'spam', 'b': 2}
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3、增强赋值以及共享引用：

x = x + y，x 出现两次，必须执行两次，性能不好，合并必须新建对象 x，然后复制两个列表合并

属于复制/拷贝

x += y，x 只出现一次，也只会计算一次，性能好，不生成新对象，只在内存块末尾增加元素。

当 x、y 为list时， += 会自动调用 extend 方法进行合并运算，in-place change。

属于共享引用

L = [1, 2]
M = L
L = L + [3, 4]
print L, M
print "-------------------"
L = [1, 2]
M = L
L += [3, 4]
print L, M
  
  
[1, 2, 3, 4] [1, 2]
-------------------
[1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4]
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4、python 从2.x 到3.x，语句变函数引发的变量作用域问题

先看段代码：

def test():
  a = False
  exec ("a = True")
  print ("a = ", a)
test()
  
b = False
exec ("b = True")
print ("b = ", b)
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在 python 2.x 和 3.x 下 你会发现他们的结果不一样：

2.x：
a = True
b = True
  
3.x：
a = False
b = True
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这是为什么呢？

因为 3.x 中 exec 由语句变成函数了，而在函数中变量默认都是局部的，也就是说

你所见到的两个 a，是两个不同的变量，分别处于不同的命名空间中，而不会冲突。
知道原因了，我们可以这么改改：

 def test():
  a = False
  ldict = locals()
  exec("a=True",globals(),ldict)
  a = ldict['a']
  print(a)
  
test()
  
b = False
exec("b = True", globals())
print("b = ", b)
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这个问题在 stackoverflow 上已经有人问了，而且 python 官方也有人报了 bug
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