Python里深浅拷贝区别 copy模块中deepcopy与copy的实际差异解析

copy模块的copy()和deepcopy()区别在于复制深度。1. copy()是浅拷贝,仅复制对象本身,内部元素为原对象引用,修改嵌套结构会影响原对象;2. deepcopy()是深拷贝,递归复制所有层级,完全独立,修改不影响原对象。适用于简单结构用copy(),复杂嵌套结构用deepcopy()。

python中,copy模块的copy()和deepcopy()函数看起来功能相似,但它们的行为差异其实挺大的。简单来说,copy()是浅拷贝,只复制对象本身,不复制它内部引用的对象;而deepcopy()会递归复制对象及其内部的所有引用对象。这个区别在处理嵌套结构时尤其重要。


浅拷贝:copy.copy()

当你使用copy.copy()进行拷贝时,只是创建了一个新对象,但它里面的元素还是原对象中元素的引用。也就是说,如果原始对象里包含可变类型的数据(比如列表或字典),那么修改这些嵌套对象会影响原对象和拷贝后的对象。

举个例子:

import copy  a = [[1, 2], [3, 4]] b = copy.copy(a)  b[0][0] = 9 print(a)  # 输出:[[9, 2], [3, 4]]

可以看到,虽然我们只改了b里的内容,但a也跟着变了。这是因为copy.copy()只做了一层复制,内部的子列表是共享的。

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适用场景:

  • 对象结构简单,没有嵌套
  • 只需要顶层对象独立,内部数据可以共享

深拷贝:copy.deepcopy()

deepcopy()则完全不同,它会递归地复制对象中的所有内容,包括嵌套在内的每一层。这意味着无论你如何修改拷贝后的对象,原始对象都不会受到影响。

继续上面的例子:

import copy  a = [[1, 2], [3, 4]] b = copy.deepcopy(a)  b[0][0] = 9 print(a)  # 输出:[[1, 2], [3, 4]]

这次a没被影响,说明deepcopy()真正实现了“完全独立”。

需要注意的是:

  • deepcopy()性能开销更大,尤其是对大型对象
  • 如果对象之间有循环引用(比如A引用B,B又引用A),deepcopy()也能处理,但可能更慢

什么时候用哪个?

选择copy()还是deepcopy(),主要看你的数据结构和需求:

  • ✅ 使用copy():

    • 数据结构简单、无嵌套
    • 不需要修改拷贝后的对象内部结构
    • 性能优先的场景
  • ✅ 使用deepcopy():

    • 数据结构复杂、有多层嵌套
    • 需要完全隔离原始对象和拷贝对象
    • 安全性要求高,不能让外部修改影响原始数据

小细节提醒

有些时候你会发现,即使是deepcopy(),某些对象也不会被真正复制,比如:

  • 函数、类、模块等不可变对象会被直接引用而不是复制
  • 自定义类如果没有正确实现__deepcopy__方法,可能会出现意料之外的结果

另外,对于一些常见结构如列表、字典、集合等,deepcopy()表现良好,可以直接放心使用。


基本上就这些。理解深浅拷贝的区别,有助于避免程序中因为引用共享导致的隐藏bug

以上就是Python里深浅拷贝

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