Python copy & deepcopy 的比较

先看下copy

In [1]: d1 = {'a':1, 'b':2, 'c':{'c1':3.1, 'c2':3.2, 'c3':{'c31':3.31,'c32':3.32}}, 'd':[41,42,43,[441,442]]}

In [3]: d1
Out[3]:
{'a': 1,
 'b': 2,
 'c': {'c1': 3.1, 'c2': 3.2, 'c3': {'c31': 3.31, 'c32': 3.32}},
 'd': [41, 42, 43, [441, 442]]}

In [4]: d2 = d1

In [5]: id(d1), id(d2)
Out[5]: (2029403606256, 2029403606256)

In [6]: d2 = d1.copy()

In [7]: id(d1), id(d2)
Out[7]: (2029403606256, 2029403809328)

In [8]: id(d1['c']), id(d2['c'])
Out[8]: (2029403606112, 2029403606112)

可以看到copy的d1和d2的内存位置不一样，但是，d1[‘c’]和d2[‘c’]内存位置却是一样的。说明在复杂数据结构下，copy也不免“落入俗套”，复制的对象，有部分地址重合，即2个对象内部有部分数据复用了。

比较下deepcopy

In [13]: import copy

In [14]: d2 = copy.deepcopy(d1)

In [15]: id(d1['c']), id(d2['c'])
Out[15]: (2029403606112, 2029404014344)

可以看到，即便是较为复杂的数据结构，用deepcopy后，可以完整复制数据，而不会产生内部数据复用的情况。