python中浅拷贝和深拷贝的区别
时间: 2025-02-24 21:37:09 浏览: 79
### Python 中浅拷贝与深拷贝的区别
在 Python 编程语言中,对象可以通过两种方式复制:浅拷贝(shallow copy)和深拷贝(deep copy)。这两种方法的主要差异在于如何处理复杂结构中的嵌套对象。
#### 浅拷贝行为
对于简单数据类型如整数、字符串等不可变对象,赋值操作实际上就是创建了一个新变量指向同一个值。然而,在涉及复合数据类型比如列表或字典时情况有所不同:
- 当执行浅拷贝操作时,只会复制顶层容器本身而不会递归地复制其内部元素;
- 如果这些内部元素是可变对象,则原对象及其副本之间共享相同的子对象引用;这意味着修改其中一个对象内的任何可变组件会影响到另一个对象[^1]。
```python
import copy
original_list = ['a', ['b', 'c'], 'd']
shallow_copied_list = original_list.copy() # 使用 .copy() 方法实现浅拷贝
print(shallow_copied_list[1] is original_list[1]) # True 表明两个列表共享同一子列表实例
```
#### 深拷贝特性
相比之下,深拷贝不仅会创建一个新的顶级容器来容纳被复制的内容,还会递归地遍历整个层次结构并为每一个遇到的可变对象建立全新实例。因此,通过这种方式得到的新对象与其原型完全分离,互不影响[^2]。
```python
import copy
original_dict = {
"key": ["value", {"nested_key": "nested_value"}],
}
deep_copied_dict = copy.deepcopy(original_dict)
# 修改原始字典中的嵌套部分
original_dict["key"][1]["nested_key"] = "changed_nested_value"
print(deep_copied_dict["key"][1]["nested_key"]) # 输出: nested_value (未受影响)
```
#### 性能考量
值得注意的是,虽然深拷贝提供了更安全的操作模式——尤其是在多线程环境中或是当需要确保数据一致性的情况下非常有用——但它通常比浅拷贝消耗更多的时间和资源。这是因为每次调用 `deepcopy()` 函数都要额外花费时间去构建完整的对象树副本[^3]。
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