深拷贝与浅拷贝

在 Python 中，浅拷贝和深拷贝是两种用于复制对象的方法，它们之间的主要区别在于它们如何处理嵌套的可变对象（如列表、字典等）。下面将详细解释这两种拷贝方式，并通过示例来说明它们的区别。

1. 浅拷贝（Shallow Copy）

浅拷贝会创建一个新的对象，但它只是将原始对象中元素的引用复制到新对象中。也就是说，浅拷贝后的新对象与原对象共享嵌套对象的引用。如果你在新对象中修改这些嵌套对象，那么原对象中的对应部分也会受到影响。

示例：

import copy

original_list = [1, 2, [3, 4], 5]
shallow_copied_list = copy.copy(original_list)

# 修改浅拷贝后的列表中的嵌套列表元素
shallow_copied_list[2][0] = 'a'

print("Original list:", original_list)  # 输出: [1, 2, ['a', 4], 5]
print("Shallow copied list:", shallow_copied_list)  # 输出: [1, 2, ['a', 4], 5]

说明：在这个例子中，shallow_copied_list 是 original_list 的浅拷贝。当我们修改 shallow_copied_list 中的嵌套列表 [3, 4] 中的第一个元素时，original_list 中的相应部分也受到了影响。这是因为浅拷贝只复制了对象的引用，而不是对象本身。

2. 深拷贝（Deep Copy）

深拷贝会创建一个全新的对象，同时递归地复制所有嵌套对象，从而使得新对象与原对象完全独立。深拷贝后的新对象与原对象在任何层次上都不共享引用，因此在新对象中的修改不会影响到原对象。

示例：

import copy

original_list = [1, 2, [3, 4], 5]
deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)

# 修改深拷贝后的列表中的嵌套列表元素
deep_copied_list[2][0] = 'a'

print("Original list:", original_list)  # 输出: [1, 2, [3, 4], 5]
print("Deep copied list:", deep_copied_list)  # 输出: [1, 2, ['a', 4], 5]

说明：在这个例子中，deep_copied_list 是 original_list 的深拷贝。即使我们修改 deep_copied_list 中的嵌套列表，original_list 仍然保持不变。这是因为深拷贝在复制对象时递归地复制了所有嵌套对象，而不是仅仅复制它们的引用。

3. 何时使用浅拷贝与深拷贝

• 浅拷贝适用于以下情况：

  • 你要复制的对象不包含嵌套的可变对象，或你希望新对象与原对象共享嵌套的可变对象。
  • 复制简单的、扁平的对象（如列表、字典等），而不关心深层次的修改是否影响原对象。

• 深拷贝适用于以下情况：

  • 你要复制的对象包含嵌套的可变对象，并希望新对象完全独立于原对象。
  • 你不希望新对象的任何修改影响到原对象。

总结

• 浅拷贝：复制对象，但不会递归复制嵌套对象；浅拷贝的对象与原对象共享嵌套的可变对象。
• 深拷贝：递归地复制整个对象，包括所有嵌套对象；深拷贝的对象与原对象完全独立。

扩展说明

1. 浅拷贝的特性

浅拷贝对于复制简单的对象足够有效，但如果对象内部嵌套了其他可变对象，浅拷贝只会复制最外层的对象，对于内部的可变对象仍然是引用。

original_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
shallow_copied_list = copy.copy(original_list)
shallow_copied_list[0][0] = 10

print(original_list)        # 输出: [[10, 2, 3], [4, 5, 6]]
print(shallow_copied_list)  # 输出: [[10, 2, 3], [4, 5, 6]]

解释：修改 shallow_copied_list[0][0] 导致 original_list 中的相同元素也被修改，因为它们共享了对内部列表 [1, 2, 3] 的引用。

2. 深拷贝的特性

深拷贝则会递归复制整个对象，包括所有嵌套的可变对象，因此新对象与原对象完全独立，任何一方的修改不会影响到另一方。

original_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)
deep_copied_list[0][0] = 10

print(original_list)        # 输出: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
print(deep_copied_list)     # 输出: [[10, 2, 3], [4, 5, 6]]

解释：这里 deep_copied_list[0][0] 的修改不会影响到 original_list，因为深拷贝创建了完全独立的副本。

理解浅拷贝和深拷贝的区别，能够帮助我们更好地处理复杂数据结构，避免因为不经意的修改引起的潜在问题。