Python深浅拷贝区别全解析

本篇文章给大家分享《Python深拷贝与浅拷贝区别详解》，覆盖了文章的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。

深拷贝和浅拷贝的核心区别在于对嵌套可变对象的处理：浅拷贝只复制顶层对象，嵌套对象仍共享引用，修改副本会影响原对象；深拷贝则递归复制所有层级，创建完全独立的对象。选择取决于数据结构是否包含可变嵌套对象及是否需要完全隔离。

Python里的深拷贝和浅拷贝，说白了，就是复制对象时，对嵌套对象处理方式的不同。浅拷贝只复制对象本身，嵌套对象还是引用原来的；深拷贝则是把所有嵌套对象也一并复制过来，完全独立。理解这个，你才能避免很多意想不到的坑。

解决方案

在我刚开始接触Python的时候，= 赋值操作符带来的“惊喜”就让我印象深刻，它其实是引用，不是复制。后来发现还有 copy 模块提供的浅拷贝和深拷贝，这一下子就打开了新世界的大门，但也带来了新的困惑。

浅拷贝，简单来说，就是“复制一层”。它会创建一个新对象，然后将原始对象中的内容（比如列表中的元素、字典中的键值对）的引用复制到新对象中。如果这些内容是不可变对象（比如数字、字符串、元组），那没啥问题，因为它们本身就不会变。但如果内容是可变对象（比如列表、字典、集合），那新旧对象就会共享这些可变内容的引用。这意味着，你修改新对象中的某个嵌套列表，原对象中的那个列表也会跟着变，反之亦然。这就像你复印了一份文件，但文件里夹着一张便签，你改了便签，原文件里的便签也跟着变了。

深拷贝就不同了，它是“递归复制”。它不仅复制了对象本身，还会递归地复制对象内部所有嵌套的可变对象。它会努力创建一个完全独立的新对象，新对象和原始对象之间没有任何共享的引用。这意味着，无论你修改新对象中的哪个部分，都不会影响到原始对象，它们是两个完全独立的个体。这就像你复印了一份文件，文件里的所有内容，包括那张便签，都重新手写了一份，完全独立。当然，这个过程会更耗费时间和内存，因为它需要遍历整个对象结构。

所以，核心在于，你的对象结构里有没有可变对象，以及你是否希望修改副本时影响到原件。

Python浅拷贝是如何处理嵌套对象的？

浅拷贝在Python中通常通过 list()、dict()、set() 等构造函数，或者 [::] 切片操作，以及 copy 模块的 copy.copy() 函数来实现。它的工作机制是这样的：当你对一个包含嵌套可变对象的对象进行浅拷贝时，它会为顶层对象创建一个全新的内存空间。然而，对于顶层对象内部引用的那些子对象（尤其是列表、字典这类可变对象），它不会为它们创建新的内存空间，而是直接复制它们的引用。

举个例子：

import copy

original_list = [1, [2, 3], 4]
shallow_copied_list = copy.copy(original_list)

print(f"原始列表ID: {id(original_list)}")
print(f"浅拷贝列表ID: {id(shallow_copied_list)}")
print(f"原始列表嵌套子列表ID: {id(original_list[1])}")
print(f"浅拷贝列表嵌套子列表ID: {id(shallow_copied_list[1])}")

# 修改浅拷贝列表中的嵌套子列表
shallow_copied_list[1].append(5)

print(f"修改后原始列表: {original_list}")
print(f"修改后浅拷贝列表: {shallow_copied_list}")

运行这段代码，你会发现 original_list 和 shallow_copied_list 的ID是不同的，说明它们是两个不同的顶层列表。但是，original_list[1] 和 shallow_copied_list[1] 的ID却是相同的！这就意味着它们指向的是同一个内存地址的同一个子列表。所以，当你通过 shallow_copied_list[1].append(5) 修改子列表时，original_list 里的子列表也跟着变了。

这种行为在处理一些简单数据结构时可能无伤大雅，甚至能节省内存。但一旦你的数据结构变得复杂，包含多层嵌套的可变对象，浅拷贝就很容易埋下隐患，导致数据被意外修改，排查起来还挺让人头疼的。我个人就遇到过好几次因为没搞清楚这个，结果导致数据在不该变的地方变了，调试了半天才发现是浅拷贝的锅。

Python深拷贝是如何确保对象完全独立的？

深拷贝，顾名思义，就是要“深挖到底”，确保复制出来的对象与原对象之间没有任何共享的引用。这通常通过 copy 模块的 copy.deepcopy() 函数来实现。它的核心机制是递归地遍历原始对象的所有层级，遇到任何可变对象，都会为它创建一个全新的副本，而不是简单地复制引用。

我们继续用之前的例子，看看深拷贝的表现：

import copy

original_list = [1, [2, 3], 4]
deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)

print(f"原始列表ID: {id(original_list)}")
print(f"深拷贝列表ID: {id(deep_copied_list)}")
print(f"原始列表嵌套子列表ID: {id(original_list[1])}")
print(f"深拷贝列表嵌套子列表ID: {id(deep_copied_list[1])}")

# 修改深拷贝列表中的嵌套子列表
deep_copied_list[1].append(5)

print(f"修改后原始列表: {original_list}")
print(f"修改后深拷贝列表: {deep_copied_list}")

这次你会发现，original_list 和 deep_copied_list 的ID不同，original_list[1] 和 deep_copied_list[1] 的ID也不同了！这明确地告诉我们，深拷贝不仅复制了顶层列表，连它内部的嵌套子列表也一并复制了一份，生成了一个全新的、独立的子列表。所以，当你修改 deep_copied_list[1] 时，original_list 保持不变，它们彻底解耦了。

深拷贝的这种彻底性，在处理需要完全隔离的数据副本时非常有用，比如在函数中需要修改传入的列表而不影响原始列表，或者在多线程环境中避免数据竞争。但它也有缺点，因为它需要递归遍历整个对象结构，对于非常大或复杂的对象，深拷贝可能会消耗更多的内存和CPU时间。而且，如果对象中包含循环引用（比如一个对象引用了另一个对象，而那个对象又引用了第一个对象），deepcopy() 也能正确处理，避免无限递归，这背后其实也挺考验设计功力的。

什么时候选择深拷贝，什么时候选择浅拷贝？

选择深拷贝还是浅拷贝，这事儿没有绝对的对错，关键在于你的具体需求和数据结构。

选择浅拷贝的情况：

1. 对象只包含不可变数据类型： 如果你的列表或字典里只有数字、字符串、元组这类不可变对象，那么浅拷贝和深拷贝的效果其实是一样的，因为不可变对象本身就不能被修改。这种情况下，用浅拷贝更高效。
2. 只关心顶层对象的独立性： 你只希望复制出来的对象和原对象在顶层是独立的，而内部的嵌套对象是否共享引用并不重要，或者你确定不会修改那些共享的嵌套对象。
3. 性能敏感的场景： 对于非常大的数据结构，如果不需要完全独立的副本，浅拷贝通常会更快，占用更少的内存。
4. 有意共享内部对象： 有时候，你可能就是希望新旧对象共享某些内部结构，例如，一个配置字典，你复制它只是想在顶层添加一些新配置，但底层的默认配置项希望继续共享，避免重复存储。

选择深拷贝的情况：

1. 对象包含可变嵌套对象，且你需要完全独立的副本： 这是最常见的场景。比如，你有一个复杂的配置字典，里面嵌套了列表和字典，你希望在不影响原始配置的情况下，对副本进行任意修改。
2. 避免副作用： 当你将一个对象作为参数传递给函数，并且函数内部可能会修改这个对象时，如果不想影响到函数外部的原始对象，传入深拷贝的副本是最佳实践。
3. 数据隔离与快照： 在需要创建数据快照、历史版本或者在多线程/多进程环境中，为了确保数据不被意外修改，深拷贝是保证数据隔离的有效手段。
4. 处理复杂对象结构： 比如树形结构、图结构等，它们通常包含多层嵌套和相互引用，深拷贝能确保复制出完整的、独立的结构。

我个人的经验是，如果你不确定，或者数据结构比较复杂，倾向于使用深拷贝。虽然它可能带来一些性能开销，但能避免很多难以追踪的bug。在确认性能确实成为瓶颈，并且你完全理解浅拷贝的副作用时，再考虑使用浅拷贝。毕竟，代码的健壮性和可维护性，有时候比极致的性能更重要。理解这两种拷贝机制，是写出可靠Python代码的基础之一。

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《Python深浅拷贝区别全解析》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识，快来关注吧！