Python-copy()与deepcopy()区别详解

在Python中，复制对象是一个常见的操作，特别是当我们处理复杂的数据结构时。`copy()`和`deepcopy()`是Python标准库`copy`模块中提供的两个函数，它们用于创建对象的副本。本文将深入探讨这两种复制方法的区别及其背后的工作原理。 让我们明确`copy()`和`deepcopy()`的基本概念： 1. **`copy()`**：浅复制，也称为表面复制，它创建一个新对象，但只复制对象的表面层次。这意味着如果对象包含可变类型的元素（如列表、字典等），这些元素的引用会被复制，而不是它们的副本。因此，原始对象和复制对象之间仍然共享同一内存中的数据。 2. **`deepcopy()`**：深复制，也称为完整复制，它不仅创建新对象，还递归地复制对象中的所有可变元素。这样，即使原始对象中的元素被修改，也不会影响到深复制的对象，因为它们拥有独立的副本。 现在，让我们通过一个例子来进一步理解这两个概念： ```python import copy origin = [1, 2, [3, 4]] cop1 = copy.copy(origin) cop2 = copy.deepcopy(origin) # 测试浅复制和深复制 origin[2][0] = "hey!" print(origin) # 输出: [1, 2, ['hey!', 4]] print(cop1) # 输出: [1, 2, ['hey!', 4]] print(cop2) # 输出: [1, 2, [3, 4]] ``` 在上述代码中，`origin`列表包含一个嵌套的列表`[3, 4]`。当对`origin`进行浅复制得到`cop1`时，`cop1`和`origin`共享嵌套列表的引用。因此，当修改`origin[2][0]`时，`cop1`的嵌套列表也受到影响。然而，`cop2`是深复制的结果，它拥有嵌套列表的独立副本，所以修改`origin`不会影响`cop2`。 Python的变量赋值实际上是创建引用的过程，而非像C++或Java那样直接复制值。这意味着当你执行`a = something`时，`a`只是一个指向`something`的指针。因此，当你再次执行`a = something_else`时，`a`的引用会改变，但`something`本身并未受到影响。这就是为什么在Python中，当我们对列表进行浅复制并修改原始列表的元素时，浅复制的对象也会受到影响，因为它们共享相同的内存空间。 然而，如果修改列表中的元素（而非替换整个列表），如`a[0], a[1], a[2] = 4, 5, 6`，这将直接影响到原始列表及其浅复制，因为这种操作改变了原始列表中的元素，而不仅仅是列表的引用。在这种情况下，即使使用浅复制，`b`也会反映出这些更改，因为它和`a`共享相同的可变元素。 总结来说，`copy()`和`deepcopy()`的主要区别在于它们处理可变元素的方式。`copy()`创建的对象与原始对象共享可变元素，而`deepcopy()`则创建完全独立的副本，包括所有嵌套的可变元素。选择哪种复制方法取决于你的需求：如果你希望副本不受原始对象更改的影响，那么应使用`deepcopy()`；否则，`copy()`可以提供更快的性能，因为它只复制一层引用。在处理大型复杂数据结构时，务必谨慎考虑性能和内存消耗，因为深复制可能会更耗时且占用更多内存。