在Python中，如何正确区分__new__与__init__方法的作用？它们在对象创建和实例化过程中分别扮演什么角色？并且，请详细解释浅拷贝与深拷贝的区别及其在对象赋值中的应用。

在Python中，`__new__`和`__init__`都是类的特殊方法，它们在对象的创建和初始化过程中扮演着不同的角色。`__new__`是一个静态方法，它负责创建一个新的实例对象，并返回它。`__new__`方法的参数包括类本身，以及传递给对象构造器的所有参数。在自定义`__new__`方法时，通常会调用父类的`__new__`方法以保持默认行为，然后返回一个新创建的实例。例如，`return super(cls).__new__(cls, *args, **kwargs)`。值得注意的是，如果`__new__`方法返回的不是同一个类的实例，那么`__init__`方法将不会被调用。

参考资源链接：[Python学习笔记：__new__与__init__及类复制详解](https://wenku.csdn.net/doc/13ydup086s?spm=1055.2569.3001.10343)

`__init__`方法是一个实例方法，它在对象实例化之后被调用，用于初始化对象的状态，设置初始属性值。当你创建一个对象时，`__init__`方法会接收到`__new__`方法返回的新创建的实例，并可以对其执行各种初始化操作。

关于对象的拷贝，浅拷贝指的是创建一个新对象，但对象内部包含的元素仍然是原对象的引用，如果元素是可变类型，它们指向的是同一块内存地址。浅拷贝通常可以使用`obj.copy()`方法或列表的切片操作`obj[:]`来实现。而深拷贝则是创建一个新对象，并递归复制原对象所包含的所有对象，包括可变对象和不可变对象。深拷贝可以使用`copy`模块的`deepcopy()`函数来实现。在处理复杂对象，特别是对象内部还包含了其他对象的情况时，深拷贝能够避免数据共享带来的问题。

例如，在一个`Computer`类中，可能包含`Cpu`和`Disk`两个属性，如果只是简单地对`Computer`对象进行浅拷贝，那么新对象和原对象中的`Cpu`和`Disk`属性仍然会指向相同的实例。这种情况下，如果你修改了其中一个对象的`Cpu`属性，另一个对象的`Cpu`属性也会受到影响。为了解决这个问题，可以使用`deepcopy`来确保新对象中的`Cpu`和`Disk`是原始对象对应部分的完全复制。这在很多情况下是必要的，比如在并发编程中为了避免数据竞争，或者在数据持久化时确保数据的一致性。

总之，理解`__new__`和`__init__`方法以及浅拷贝和深拷贝的区别对于掌握Python中的面向对象编程至关重要，它能够帮助开发者更有效地管理内存，避免不必要的错误，并设计出更加健壮的程序。如果你想要深入理解这些概念并学习如何在实际开发中应用，我推荐阅读《Python学习笔记：__new__与__init__及类复制详解》，这份资料将为你提供更详细的技术细节和实际案例。

参考资源链接：[Python学习笔记：__new__与__init__及类复制详解](https://wenku.csdn.net/doc/13ydup086s?spm=1055.2569.3001.10343)