《Python 拷贝机制深度剖析：浅拷贝与深拷贝的镜像世界》

《Python 拷贝机制深度剖析：浅拷贝与深拷贝的镜像世界》

在 Python 的世界里，变量之间的“复制”并不总是如你所想。尤其是当你面对嵌套结构、复杂对象时，copy.copy() 和 copy.deepcopy() 的差异就像镜子里的世界——看似相同，实则天差地别。许多初学者和资深开发者都曾在这片“镜像迷宫”中迷失方向，甚至埋下了难以察觉的 bug 种子。

本文将带你深入理解 Python 中的浅拷贝与深拷贝机制，结合真实案例、代码演示和图示分析，帮助你在项目中做出正确选择，避免数据污染与逻辑混乱。

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一、拷贝的本质：引用还是复制？

在 Python 中，变量赋值通常是“引用传递”，即多个变量指向同一个内存地址。这意味着修改其中一个变量，其他变量也可能受到影响。

a = [1, 2, 3]
b = a
b.append(4)
print(a)  # 输出：[1, 2, 3, 4]

这不是“复制”，而是“共享”。那么，如何实现真正的“复制”？这就引出了 copy 模块中的两个关键函数：

• copy.copy()：浅拷贝，只复制最外层对象，内部嵌套对象仍共享引用。
• copy.deepcopy()：深拷贝，递归复制所有嵌套对象，彻底隔离。

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二、构造一个“镜像世界”：嵌套对象实验场

我们先构造一个嵌套结构的复杂对象，模拟真实项目中的数据模型：

import copy

original = {
   
   
    "name": "project_alpha",
    "config": {
   
   
        "version": 1.0,
        "features": ["auth", "logging", "cache"]
    },
    "users": [
        {
   
   "id": 1, "name": "Alice"},
        {
   
   "id"