深拷贝与浅拷贝：Python copy模块详解-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tony2yy/article/details/149317210

在Python开发、软件测试及运维自动化中，数据结构的复制操作尤为重要。正确理解和运用深拷贝（deep copy）与浅拷贝（shallow copy），不仅能避免数据共享导致的意外副作用，还能提升程序的健壮性和运行效率。本文将系统剖析Python标准库中copy模块的核心概念与实现机制，结合丰富的示例和实战建议，帮助读者深入掌握复制操作的本质及最佳实践。

一、拷贝的本质与背景

在Python中，对象赋值（=）仅是绑定引用，不产生数据复制：

a = [1, 2, 3]
b = a
b.append(4)
print(a)  # [1, 2, 3, 4]，a与b引用同一对象

这种共享引用有时是期望的，但也可能导致难以察觉的错误，尤其在多线程、测试环境或复杂业务逻辑中。

因此，复制对象——生成一个新的、独立的对象成为关键需求。

二、浅拷贝（shallow copy）详解

2.1 定义与行为

浅拷贝创建一个新的容器对象，但不复制容器内部的子对象，子对象仍然是原对象中元素的引用。

示例：

import copy

original = [[1, 2], [3, 4]]
shallow = copy.copy(original)

shallow[0].append(99)
print(original)  # [[1, 2, 99], [3, 4]]，内部对象共享

这里，shallow是一个新的列表，但列表中的子列表是共享的，修改其中一个会影响另一个。

2.2 适用场景

容器层次浅或不包含可变子对象；
希望复制顶层容器结构，但不介意子元素共享；
对象体积较大，深拷贝开销过高时；

三、深拷贝（deep copy）详解

3.1 定义与行为

深拷贝会递归复制容器及其所有子对象，最终生成完全独立的对象树。

示例：

import copy

original = [[1, 2], [3, 4]]
deep = copy.deepcopy(original)

deep[0].append(99)
print(original)  # [[1, 2], [3, 4]]，原对象不受影响

这里，deep与original完全独立，修改不互相影响。

3.2 适用场景

容器深层嵌套且包含可变子对象；
需要对数据结构进行完全隔离的场景，如测试用例复制、缓存管理；
避免副作用，保证线程安全。

四、`copy`模块的实现与细节

copy.copy(obj)：调用对象的__copy__()方法（若有），否则执行默认浅拷贝；
copy.deepcopy(obj, memo=None)：调用对象的__deepcopy__()，利用memo字典防止递归复制循环引用；
memo用于记录已经复制的对象，保证递归安全和性能。

示例：

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None

import copy

node1 = Node(1)
node2 = Node(2)
node1.next = node2
node2.next = node1  # 循环引用

deep_node1 = copy.deepcopy(node1)  # 不会无限递归