话说，网上已经有很多关于 Python 浅拷贝和深拷贝的文章了，不过好多文章看起来还是决定似懂非懂，所以决定用自己的理解来写出这样一篇文章。
当别人一提起 Python 中的复制操作，你会不会立马站起来说：“我会”，于是就有了如下操作：
import copy x = copy.copy(y) # 浅拷贝我会了 x = copy.deepcopy(y) # 深拷贝我来了
那浅拷贝和深拷贝有什么区别呢，你能给我讲讲吗？
从引用 vs.拷贝说起
首先，我们要弄清楚什么是对象引用与对象拷贝（复制）。
对象引用
Python 中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象，把它赋值给另一个变量的时候，Python 并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。
>>> a = 1 >>> b = a >>> id(a) == id(b) True >>> x = [1, 2, 3] >>> y = [x, 4] >>> x [1, 2, 3] >>> y [[1, 2, 3], 4] >>> >>>> id(x) == id(y) False >>> id(x) == id(y[0]) True
如果这个过程不理解，可以看看下图：
当我们对 x 列表进行操作时，会发现 y 中也发生了意料之外的事情：
>>> x[1] = 2020 >>> y [[1, 2020, 3], 4]
由于列表是可变的，修改 x 这个列表对象的时候，也会改变对象 y 中对 x 的引用。
所以当我们在原处修改可变对象时 可能会影响程序中其他地方对相同对象的其他引用，这一点很重要。如果你不想这样做，就需要明确地告诉 Python 复制该对象。
对象拷贝
如果你需要拷贝，可以进行如下操作：
- 没有限制条件的分片表达式（
L[:]） - 工厂函数（如 list/dir/set）
- 字典 copy 方法(
X.copy()) - copy 标准库模块(
import copy)
举个例子，假设有一个列表 L 和一个字典 D：
>>> L = [2019, 2020, 2021] >>> D = {'1':2019, '2':2020, '3':2021} >>> >>> A = L[:] # 区分 A=L 或 A = List(L) >>> B = D.copy() # 区分 B=D >>> A [2019, 2020, 2021] >>> B {'1': 2019, '2': 2020, '3': 2021}
这样定义之后，当你修改 A 和 B 时，会发现并不会对原来的 L 跟 D 产生影响,因为，这就是对象的拷贝。
>>> A[1] = 'happy' >>> B[3] = 'today' >>> L, D ([2019, 2020, 2021], {'1': 2019, '2': 2020, '3': 2021}) >>> A, B ([2019, 'happy', 2021], {'1': 2019, '2': 2020, '3': 2021, 3: 'today'})
上述对列表和字典的拷贝操作默认都为浅拷贝：
- 制作字典的浅层复制可以使用
dict.copy()方法 - 而制作列表的浅层复制可以通过赋值整个列表的切片完成，例如，
copied_list = original_list[:]。
说到这里，疑问就产生了？什么是浅拷贝？浅拷贝的对应深拷贝又该作何解释？
谈谈浅拷贝和深拷贝
官方文档定义：
浅层复制和深层复制之间的区别仅与复合对象 (即包含其他对象的对象，如列表或类的实例) 相关:
- 一个 浅层复制 会构造一个新的复合对象，然后（在可能的范围内）将原对象中找到的 引用 插入其中。
- 一个 深层复制 会构造一个新的复合对象，然后递归地将原始对象中所找到的对象的 副本 插入。
浅拷贝
浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，把对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象我不复制。
用通俗的话理解就是：你的橱柜（对象）里装着一🧺（篮子）🥚（鸡蛋），然后浅拷贝一下的意思。我只拷贝了最外面的这个橱柜，至于里面的内部元素（🧺和🥚）我并不拷贝。
当我们遇到简单的对象时，用上面的解释好像很好理解；如果遇到复合对象，就比如下列代码：
l1 = [3, [66, 55, 44], (3, 7, 21)] l2 = list(l1) l1.append(100) print('l1:', l1) print('l2:', l2) l1[1].remove(55) l2[1] += [33, 22] l2[2] += (9, 9, 81) print('l1:', l1) print('l2:', l2)
代码解释：
l2是l1的浅拷贝- 把 100 追加到
l1，对l2没有影响l1内部列表l1[1中的 55 删除，对l2也产生影响，因为l1[1]和l2[1]绑定的是同一个列表- 对可变对象来说，
l2[1引用的列表进行+=就地修改列表。这次修改导致l1[1]也发生了改变- 对元组来说，+= 运算符创建一个新元组，然后重新绑定给变量 l2[2]。这等同于
l2[2] = l2[2] + (10, 11)。现在，l1和l2中最 后位置上的元组不是同一个对象
把这段代码可视化出来如下：
深拷贝
深拷贝：外围和内部元素都进行了拷贝对象本身，而不是引用。也就是，把对象复制一遍，并且该对象中引用的其他对象我也复制。
对比上面的篮子和鸡蛋：你的橱柜（对象）里装着一🧺（篮子）🥚（鸡蛋），然后深拷贝一下的意思。把最外面的这个橱柜和里面的内部元素（🧺和🥚）全部拷贝过来。
from copy import deepcopy l1 = [3, [66, 55, 44], (3, 7, 21)] l2 = deepcopy(l1) l1.append(100) print('l1:', l1) print('l2:', l2) l1[1].remove(55) l2[1] += [33, 22] l2[2] += (9, 9, 81) print('l1:', l1) print('l2:', l2)
输出结果：
拷贝的特点
- 不可变类型的对象（如数字、字符串、和其他'原子'类型的对象）对于深浅拷贝毫无影响，最终的地址值和值都是相等的。也就是，"obj is copy.copy(obj)" 、"obj is copy.deepcopy(obj)"
- 可变类型的对象=浅拷贝： 值相等，地址相等 copy 浅拷贝：值相等，地址不相等 deepcopy 深拷贝：值相等，地址不相等
- 循环引用的对象如果对象有循环引用，那么这个朴素的算法会进入无限循环。deepcopy 函数会记住已经复制的对象，因此能优雅地处理循环引用。
循环引用：b 引用 a，然后追加到 a 中;deepcopy 会想办法复制 a，而 copy 会进入无限循环。如下面代码：
from copy import deepcopy, copy a = [80, 90] b = [a, 100] a.append(b) print("a:", a) print("b:", b) c = deepcopy(a) print("c:", c) d = copy(b) print("d:", d)
输出结果：
a: [80, 90, [[...], 100]] b: [[80, 90, [...]], 100] c: [80, 90, [[...], 100]] d: [[80, 90, [[...], 100]], 100]
深浅拷贝的作用
1，减少内存的使用 2，以后在做数据的清洗、修改或者入库的时候，对原数据进行复制一份，以防数据修改之后，找不到原数据。3. 可以定制复制行为，通过实现__copy()和__deep__()方法来控制。
总结
拷贝其实在开始学好几个操作语句中，我们就已经使用过却可能不知道的（前 3 个），而且浅拷贝是 Python 的默认拷贝方式。拷贝的方法如下：
- 可变类型的切片操作：
[:] - 工厂函数（如 list/dir/set）
- 字典 copy 方法(
X.copy()) - 然后就是 Python 有专门的 copy 标准库模块：包含两个方法
copy()和deepcopy()
浅拷贝就像是我只拷贝最外围的对象，对象中引用的其他对象我不复制。深拷贝就是完整的把对象和对象里的内容都拷贝过来。拷贝的目的：
- 为了节省内存
- 防止数据丢失。
后记：深浅拷贝的坑及难以理解的点也只在复合对象上，简单对象就是我们平常理解的复制。而针对非容器类型（如数字、字符串、和其他'原子'类型的对象）没有被拷贝一说。
