在Python中，当我们需要复制一个对象时，常常会遇到“赋值”“浅拷贝”和“深拷贝”这三种不同的操作。它们的行为差异直接影响到对象复制后的独立性，尤其是在处理嵌套的可变对象（如列表、字典等）时，理解它们的区别至关重要。
1. 赋值操作：只是“贴标签”，不复制对象本身¶
在Python中，当我们将一个变量赋值给另一个变量时，本质上是让新变量指向原对象的引用，而非创建一个新对象。此时，两个变量会共享同一个对象，修改其中一个变量指向的对象内容，另一个变量也会受到影响。
示例：
a = [1, 2, 3] # 列表a是一个可变对象
b = a # b和a指向同一个列表对象
b.append(4) # 修改b的内容（添加元素4）
print(a) # 输出：[1, 2, 3, 4]，a也被修改了！
原因：列表是可变对象，b.append(4)会直接修改原列表，而a和b只是同一个对象的不同“标签”。
2. 浅拷贝：复制外层，内层“共享”原对象¶
浅拷贝（Shallow Copy）会创建一个新对象，但只复制对象的最外层元素，内层的嵌套对象（如列表中的列表、字典中的字典等）仍会引用原对象。因此，修改内层嵌套对象时，原对象也会受到影响。
实现方式：使用copy.copy()函数，或列表的切片[:]、字典的copy()方法。
示例：
import copy
a = [[1, 2], [3, 4]] # 外层是列表，内层也是列表（嵌套结构）
b = copy.copy(a) # 浅拷贝：外层创建新列表，但内层列表仍指向原对象
# 修改内层列表的第一个元素
b[0].append(5)
print(a) # 输出：[[1, 2, 5], [3, 4]]，原列表的内层列表被修改了！
原因：浅拷贝只复制了外层列表[ [1,2], [3,4] ]，但内层的子列表[1,2]和[3,4]仍是原对象，修改b[0]会直接影响原列表a的子列表。
3. 深拷贝：递归复制所有层级，完全独立¶
深拷贝（Deep Copy）会递归地复制所有层级的对象，包括嵌套的子对象。它会创建一个与原对象完全独立的新副本，无论修改外层还是内层对象，原对象都不会受到影响。
实现方式：使用copy.deepcopy()函数。
示例：
import copy
a = [[1, 2], [3, 4]] # 嵌套列表
b = copy.deepcopy(a) # 深拷贝：复制所有层级的对象
# 修改内层列表的第一个元素
b[0].append(5)
print(a) # 输出：[[1, 2], [3, 4]]，原列表不受影响！
原因：深拷贝不仅复制了外层列表[ [1,2], [3,4] ]，还递归复制了内层的子列表[1,2]和[3,4]，因此b和a是完全独立的两个对象。
如何选择复制方式？¶
| 复制类型 | 适用场景 | 关键点 |
|---|---|---|
赋值（=） |
简单不可变对象（如int、str） |
仅共享引用，修改可能影响原对象 |
浅拷贝（copy.copy()） |
单层嵌套的可变对象（如列表套元组） | 仅复制外层，内层嵌套对象共享原对象 |
深拷贝（copy.deepcopy()） |
多层嵌套的可变对象（如列表套列表） | 完全独立，所有层级对象均复制 |
常见误区总结¶
- 对不可变对象的误解：对于
int、str等不可变对象，赋值、浅拷贝、深拷贝效果类似，因为修改不可变对象会创建新对象，不会影响原对象。 - 混淆浅拷贝和深拷贝：浅拷贝只能处理“一层嵌套”，深拷贝才能处理“所有层级嵌套”。
- 忽略嵌套结构：若对象包含嵌套可变对象（如
[ [1], [2] ]），必须用深拷贝才能保证完全独立。
总结¶
- 赋值：共享引用，修改影响原对象（仅适用于简单场景）。
- 浅拷贝：复制外层，内层共享原对象（适用于单层嵌套）。
- 深拷贝：递归复制所有层级，完全独立（适用于多层嵌套）。
理解三者的区别，能帮助你在处理复杂数据结构时避免意外修改原对象，写出更可靠的代码。