Python copy与deepcopy详解：理解深浅复制差异

"这篇文章除了探讨Python中`copy()`和`deepcopy()`的区别外，还介绍了Python对象的引用和存储方式。" 在Python编程中，`copy()`和`deepcopy()`是两个用于复制对象的内置函数，它们在处理复杂数据结构时尤其重要。`copy()`函数执行的是浅复制，而`deepcopy()`执行的是深复制。 浅复制创建的是源对象的一个新引用，这意味着新对象和原始对象指向同一个内存位置。因此，如果原始对象的内部包含可变对象（如列表或字典），修改这些可变对象会影响到浅复制后的对象。在示例中，`cop1`是`origin`的浅复制，当`origin[2][0]`被修改时，`cop1`也随之改变。 相反，深复制会创建一个全新的、完全独立的对象，所有嵌套的对象也会被递归地深复制。`cop2`是`origin`的深复制，即使`origin`内的列表被修改，`cop2`保持不变，因为它持有原始对象的副本，而不是引用。 Python中的数据存储和引用机制是理解复制行为的关键。在Python中，变量实际上并不存储值，而是存储对值的引用。当我们给变量赋值时，实际上是创建了一个新的引用，而不是拷贝值。因此，当一个对象被赋给另一个变量时，两个变量都会引用同一个对象。只有在对象是不可变类型（如整数、字符串、元组）时，赋值操作才会看起来像是复制了值。 在可变对象（如列表、字典）的情况下，赋值操作不会创建新对象，而是创建新的引用。这意味着，如果改变可变对象的一个引用，所有指向该对象的其他引用都会看到这些更改。这在上述的`b`和`a`的例子中得到了体现，第一段代码中，`a`被赋予新列表的引用，`b`仍然引用旧列表；而在第二段代码中，`a`的列表元素被修改，`b`也因为引用同一个列表而受到影响。 总结来说，了解`copy()`和`deepcopy()`的区别以及Python的引用机制对于编写正确处理数据结构的代码至关重要。在处理复杂的嵌套数据时，确保使用适当的复制方法可以避免意外的副作用。在需要确保新对象完全独立于原始对象时，应当使用`deepcopy()`，否则，如果只关心对象的顶层不包含可变对象的属性，`copy()`通常是足够的。