1.列表list常用的方法：
lst = [1,2,3]
# append(new_item)方法相当于在列表末尾追加一个元素，相当于 lst[len: ] = new_item
lst.append(4)
print(lst)
# extend(iterable) 方法，将iterable中的每个元素逐个添加到列表中，
# 相当于 lst[len: len + len(iterable)] = iterable
lst.extend({7,8,9})
print(lst)
2.列表切片Slice：
#lst[start, end, scale]
# start 和 end 表示列表索引范围区间，左开右闭
# scale表示间隔步长，不管scale正负，切片取值依次为：start，start+scale, ...
slice1 = lst[1, 5, 2]
print(slice1)
# 切片索引值缺省
# start 默认0， end默认len，scale默认1
slice2 = lst[::] #等价于 slice2 = lst[0:len(list):1]
list的切片是深拷贝，会生成一个副本，不会影响原列表。
3. 深拷贝与浅拷贝
Python解释器为了节省内存空间，如果多个变量为不可变对象且变量的值相同，则这多个变量会指向同一个内存空间，这个内存空间中存储了变量的值。
lst = [1,2, ['a', 'b', 'c']]
#浅拷贝列表
lst1 = lst.copy()
lst1[0] = 11
lst1[2][0] = 'aaa'
print(lst)
# 深拷贝列表
import copy
lst2 = copy.deepcopy(lst)
lst2[2][1] = 'bbb'
print(lst)
浅拷贝：对不可变对象进行浅拷贝，不会开辟新内存；对可变对象（如列表）进行浅拷贝：当lst经过浅拷贝生成lst1时，lst和lst1本身指向的地址不同，但是两个列表中元素的引用是相同的，不管列表元素类型是可变类型还是不可变类型。因此，对于浅拷贝的两个列表 lst 和 lst1：当修改lst1中的不可变对象时，lst列表不会改变；当修改lst1中的可变对象lst1[2]的内容时，lst列表也会随之修改。
深拷贝：对不可变对象进行深拷贝，不会开辟新内存；对不可变对象中包含可变元素如元组（1, 2, ['a', 'b']），深拷贝后元组中的可变类型元素也会开辟新内存；对可变对象（如列表）进行深拷贝：当lst经过深拷贝生成lst2时，lst和lst2本身的执行的地址不同，并且对于被拷贝列表lst，其中的可变类型元素以及可变类型元素中的嵌套的可变类型元素等，都会开辟新内存。这样造成的结果就是：对于深拷贝对象lst2，不论lst2的元素怎么改动，都不会影响到原被拷贝对象lst。