Python 中深拷贝和浅拷贝有什么区别？

核心区别

	赋值（=）	浅拷贝（copy）	深拷贝（deepcopy）
新对象	❌ 同一对象	✅ 新的外层对象	✅ 新的所有层对象
内层对象	共享	共享	完全独立
内存开销	最小	小	最大

图解

原始列表: a = [[1, 2], [3, 4]]

赋值 b = a
  a ──► [ ref1, ref2 ]
  b ──► [ ref1, ref2 ]   ← 同一个对象

浅拷贝 b = copy.copy(a)
  a ──► [ ref1, ref2 ]
  b ──► [ ref1, ref2 ]   ← 新列表，但内层 ref1/ref2 共享

深拷贝 b = copy.deepcopy(a)
  a ──► [ ref1,  ref2  ]
  b ──► [ ref1', ref2' ]  ← 完全独立的新对象

代码示例

import copy

original = [[1, 2], [3, 4]]

# 赋值
assigned = original
# 浅拷贝
shallow = copy.copy(original)
# 深拷贝
deep = copy.deepcopy(original)

# 修改内层元素
original[0][0] = 99

print(original)   # [[99, 2], [3, 4]]
print(assigned)   # [[99, 2], [3, 4]]  ← 受影响（同一对象）
print(shallow)    # [[99, 2], [3, 4]]  ← 受影响（内层共享）
print(deep)       # [[1, 2], [3, 4]]   ← 不受影响

# 修改外层（添加元素）
original.append([5, 6])

print(assigned)   # [[99, 2], [3, 4], [5, 6]]  ← 受影响
print(shallow)    # [[99, 2], [3, 4]]           ← 不受影响（外层独立）
print(deep)       # [[1, 2], [3, 4]]            ← 不受影响

浅拷贝的多种写法

lst = [1, [2, 3]]

import copy
a = copy.copy(lst)      # 通用方式
b = lst[:]              # 切片（仅限列表）
c = list(lst)           # 构造函数
d = lst.copy()          # 列表方法

# 以上四种等价，都是浅拷贝

不可变对象的特殊情况

对于 int、str、tuple（不含可变元素）等不可变对象，浅拷贝和深拷贝没有实际差异，Python 通常直接复用同一对象：

import copy

a = (1, 2, 3)
b = copy.copy(a)
c = copy.deepcopy(a)

print(a is b)  # True  ← 不可变对象直接复用
print(a is c)  # True

但包含可变元素的元组仍需注意：

a = ([1, 2], [3, 4])
b = copy.copy(a)
c = copy.deepcopy(a)

a[0][0] = 99
print(b[0])  # [99, 2]  ← 浅拷贝内层共享
print(c[0])  # [1, 2]   ← 深拷贝完全独立

自定义深拷贝行为

通过实现 __copy__ 和 __deepcopy__ 方法控制拷贝逻辑：

class MyObj:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __deepcopy__(self, memo):
        new_obj = MyObj(copy.deepcopy(self.data, memo))
        memo[id(self)] = new_obj
        return new_obj

性能考量

deepcopy 会递归复制所有嵌套对象，对于复杂对象图可能较慢。替代方案：

import json

# 对纯 JSON 兼容结构，序列化再反序列化速度更快
deep_copy = json.loads(json.dumps(original))

总结

• 赋值 =：不创建新对象，两个变量指向同一份数据
• 浅拷贝：创建新的外层容器，内层对象仍共享——修改内层会互相影响
• 深拷贝：递归复制所有层级，完全独立——互不影响
• 选型原则：数据结构只有一层或元素为不可变类型时用浅拷贝；有嵌套可变对象且需要完全隔离时用深拷贝