話說，網上已經有很多關于 Python 淺拷貝和深拷貝的文章了，不過好多文章看起來還是決定似懂非懂，所以決定用自己的理解來寫出這樣一篇文章。

當別人一提起Python中的復制操作，你會不會立馬站起來說：“我會”，于是就有了如下操作：

import copy

 x = copy.copy(y)        # 淺拷貝我會了
 x = copy.deepcopy(y)    # 深拷貝我來了

那淺拷貝和深拷貝有什么區別呢，你能給我講講嗎？

1、從引用vs.拷貝說起

首先，我們要弄清楚什么是對象引用與對象拷貝（復制）。

對象引用

Python中對象的賦值其實就是對象的引用。當創建一個對象，把它賦值給另一個變量的時候，Python并沒有拷貝這個對象，只是拷貝了這個對象的引用而已。

>>> 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

如果這個過程不理解，可以看看下圖：

當我們對 x 列表進行操作時，會發現 y 中也發生了意料之外的事情：

>>> x[1] = 2020
>>> y
[[1, 2020, 3], 4]

由于列表是可變的，修改x這個列表對象的時候，也會改變對象 y 中對 x 的引用。

所以當我們在原處修改可變對象時 可能會影響程序中其他地方對相同對象的其他引用，這一點很重要。如果你不想這樣做，就需要明確地告訴 Python 復制該對象。

對象拷貝

如果你需要拷貝，可以進行如下操作：

• 沒有限制條件的分片表達式（L[:]）
• 工廠函數（如list/dir/set）
• 字典copy方法(X.copy())
• copy標準庫模塊(import copy)

舉個例子，假設有一個列表L和一個字典D：

>>> L = [2019, 2020, 2021]
>>> D = {'1':2019, '2':2020, '3':2021}
>>> 
>>> A = L[:]  # 區分 A=L 或 A = List(L)
>>> B = D.copy()  # 區分 B=D 
>>> A
[2019, 2020, 2021]
>>> B
{'1': 2019, '2': 2020, '3': 2021}

這樣定義之后，當你修改A和B時，會發現并不會對原來的L跟D產生影響,因為，這就是對象的拷貝。

>>> 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'})

上述對列表和字典的拷貝操作默認都為淺拷貝：

• 制作字典的淺層復制可以使用dict.copy() 方法
• 而制作列表的淺層復制可以通過賦值整個列表的切片完成，例如，copied_list = original_list[:]。

說到這里，疑問就產生了？什么是淺拷貝？淺拷貝的對應深拷貝又該作何解釋？

2、談談淺拷貝和深拷貝

官方文檔定義：

淺層復制和深層復制之間的區別僅與復合對象 (即包含其他對象的對象，如列表或類的實例) 相關:

一個淺層復制 會構造一個新的復合對象，然后（在可能的范圍內）將原對象中找到的 引用 插入其中。

一個深層復制 會構造一個新的復合對象，然后遞歸地將原始對象中所找到的對象的 副本 插入。

淺拷貝

?淺拷貝：拷貝了最外圍的對象本身，內部的元素都只是拷貝了一個引用而已。也就是，把對象復制一遍，但是該對象中引用的其他對象我不復制。

用通俗的話理解就是：你的櫥柜（對象）里裝著一??（籃子）??（雞蛋），然后淺拷貝一下的意思。我只拷貝了最外面的這個櫥柜，至于里面的內部元素（??和??）我并不拷貝。

當我們遇到簡單的對象時，用上面的解釋好像很好理解；如果遇到復合對象，就比如下列代碼：

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)

代碼解釋：

• l2是l1的淺拷貝
• 把100追加到l1，對l2沒有影響
• 1內部列表l1[1中的55刪除，對l2也產生影響，因為l1[1]和l2[1]綁定的是同一個列表
• 對可變對象來說，l2[1引用的列表進行+=就地修改列表。這次修改導致l1[1]也發生了改變
• 對元組來說，+= 運算符創建一個新元組，然后重新綁定給變量 l2[2]。這等同于l2[2] = l2[2] + (10, 11)。現在，l1 和 l2 中最 后位置上的元組不是同一個對象

把這段代碼可視化出來如下：

動手試一試，可以點此處

深拷貝

?深拷貝：外圍和內部元素都進行了拷貝對象本身，而不是引用。也就是，把對象復制一遍，并且該對象中引用的其他對象我也復制。

對比上面的籃子和雞蛋：你的櫥柜（對象）里裝著一??（籃子）??（雞蛋），然后深拷貝一下的意思。把最外面的這個櫥柜和里面的內部元素（??和??）全部拷貝過來。

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)

輸出結果：

拷貝的特點

1. 不可變類型的對象（如數字、字符串、和其他'原子'類型的對象）對于深淺拷貝毫無影響，最終的地址值和值都是相等的。也就是，"obj is copy.copy(obj)" 、"obj is copy.deepcopy(obj)"
2. 可變類型的對象=淺拷貝：值相等，地址相等copy淺拷貝：值相等，地址不相等deepcopy深拷貝：值相等，地址不相等
3. 循環引用的對象如果對象有循環引用，那么這個樸素的算法會進入無限循環。deepcopy 函數會記住已經復制的對象，因此能優雅地處理循環引用。

循環引用：b 引用 a，然后追加到 a 中;deepcopy 會想辦法復制 a，而copy會進入無限循環。如下面代碼：

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)

輸出結果：

a: [80, 90, [[...], 100]]
b: [[80, 90, [...]], 100]
c: [80, 90, [[...], 100]]
d: [[80, 90, [[...], 100]], 100]

深淺拷貝的作用

1，減少內存的使用2，以后在做數據的清洗、修改或者入庫的時候，對原數據進行復制一份，以防數據修改之后，找不到原數據。3. 可以定制復制行為，通過實現__copy()和__deep__()方法來控制。

3、總結

看完這篇文章后，轉身就跟你同桌說：“x同學，聽說你最近在學Python，你知道淺拷貝和深拷貝嗎？”“不知道，學得有點暈”“沒事，我來給你講講：”

拷貝其實在開始學好幾個操作語句中，我們就已經使用過卻可能不知道的（前3個），而且淺拷貝是Python的默認拷貝方式。拷貝的方法如下：

1. 可變類型的切片操作：[:]
2. 工廠函數（如list/dir/set）
3. 字典copy方法(X.copy())
4. 然后就是Python有專門的copy標準庫模塊：包含兩個方法copy()和deepcopy()

淺拷貝就像是我只拷貝最外圍的對象，對象中引用的其他對象我不復制。深拷貝就是完整的把對象和對象里的內容都拷貝過來?？截惖哪康模?/p>

1. 為了節省內存
2. 防止數據丟失。

后記：深淺拷貝的坑及難以理解的點也只在復合對象上，簡單對象就是我們平常理解的復制。而針對非容器類型（如數字、字符串、和其他'原子'類型的對象）沒有被拷貝一說。

要是你的同桌還是不懂，你就把這篇文章甩給他，讓他好好看看（偷笑）。如果你覺得這篇文章還不錯，請點個贊或者收個藏，點個關注更好啦。