l2 是 l1 的浅拷贝，它们指向不同的对象，因为浅拷贝里的元素是对原对象元素的引用，因此 l2 中的元素和 l1 指向同一个列表和元组对象（l1[0]和l2[0]指向的是相同的地址） 。l1.append(6)不会对 l2 产生任何影响，因为 l2 和 l1 作为整体是两个不同的对象，不共享内存地址 。
l1[0].append(3)对 l1 中的第一个列表新增元素 3，因为 l2 是 l1 的浅拷贝，l2 中的第一个元素和 l1 中的第一个元素，共同指向同一个列表，因此 l2 中的第一个列表也会相对应的新增元素 3 。
这里提一个小问题：如果对l1中的元组新增元素（l1[1] += (7, 8)），会影响l2吗？
到这里我们知道使用浅拷贝可能带来的副作用，要避免它就得使用深度拷贝 。
深度拷贝深度拷贝会完整地拷贝一个对象，会重新分配一块内存，创建一个新的对象，并且将原对象中的元素以递归的方式，通过创建新的子对象拷贝到新对象中 。因此，新对象和原对象没有任何关联，也就是完全拷贝了父对象及其子对象 。
import copyl1 = [[1, 2], (4, 5)]l2 = copy.deepcopy(l1)print(id(l1))print(id(l2))l1.append(6)print(l1)print(l2)l1[0].append(3)print(l1)print(l2)执行结果：
30260883422803026088342472[[1, 2], (4, 5), 6][[1, 2], (4, 5)][[1, 2, 3], (4, 5), 6][[1, 2], (4, 5)]可以看到，l1 变化不影响l2 ，l1 和 l2 完全独立，没有任何联系 。
在进行深度拷贝时，深度拷贝 deepcopy 中会维护一个字典，记录已经拷贝的对象与其 ID 。如果字典里已经存储了将要拷贝的对象，则会从字典直接返回 。
Python垃圾回收Python垃圾回收包括引用计数、标记清除和分代回收
引用计数引用计数是一种垃圾收集机制，当一个python对象被引用时，引用计数加 1，当一个对象的引用为0时，该对象会被当做垃圾回收 。
from sys import getrefcountl1 = [1, 2, 3]print(getrefcount(l1)) # 查看引用计数l2 = l1print(getrefcount(l2))执行结果：
23在使用 getrefcount()的时候，变量作为参数传进去，会多一次引用 。
del语句会删除对象的一个引用 。请看下面的例子
from sys import getrefcountclass TestObjectA():def __init__(self):print("hello!!!")def __del__(self):print("bye!!!")a = TestObjectA()b = ac = aprint(getrefcount(c))del aprint(getrefcount(c))del bprint(getrefcount(c))del cprint("666")执行结果：
hello!!!432bye!!!666方法__del__ 的作用是当对象被销毁时调用 。其中del a删除了变量a，但是对象TestObjectA仍然存在，它还被b和c引用，所以不会被回收，引用计数为0时会被回收 。上面的例子中，将a，b，c都删除后引用的对象被回收（打印“666”之前） 。
另外重新赋值也会删除对象的一个引用 。
标记清除如果出现了循环引用，引用计数方法就无法回收，导致内存泄漏 。先来看下面的例子：
class TestObjectA(dict):def __init__(self):print("A: hello!!!")def __del__(self):print("A: bye!!!")class TestObjectB(dict):def __init__(self):print("B: hello!!!")def __del__(self):print("B: bye!!!")a = TestObjectA()b = TestObjectB()a['1'] = bb['1'] = adel adel bprint("666")执行结果：
A: hello!!!B: hello!!!666A: bye!!!B: bye!!!上面的代码存在循环引用，删除a和b之后，它们的引用计数还是1，仍然大于0，不会被回收（打印“666”之后） 。
标记清除可解决循环引用问题，从根对象（寄存器和程序栈上的引用）出发，遍历对象，将遍历到的对象打上标记（垃圾检测），然后在内存中清除没有标记的对象（垃圾回收） 。上面的例子中，a和b相互引用，如果与其他对象没有引用关系就不会遍历到它，也就不会被标记，所以会被清除 。
分代回收如果频繁进行标记清除会影响Python性能，有很多对象，清理了很多次他依然存在，可以认为，这样的对象不需要经常回收，也就是说，对象存在时间越长，越可能不是垃圾 。
将回收对象进行分代（一共三代），每代回收的时间间隔不同，其中新创建的对象为0代，如果一个对象能在第0代的垃圾回收过程中存活下来，那么它就被放入到1代中，如果1代里的对象在第1代的垃圾回收过程中存活下来，则会进入到2代 。
gc模块以下三种情况会启动垃圾回收：
- 调用gc.collect()：强制对所有代执行一次回收
- 当gc模块的计数器达到阀值的时候 。
- 程序退出的时候
