Python中的deepcopy是copy模块提供的一个函数，用于创建对象的深拷贝（deep copy），而不是一个独立的库。以下是详细介绍：

1. 深拷贝的作用

  • 核心功能：递归地复制对象及其所有子对象，生成一个完全独立的副本。修改副本不会影响原始对象。
  • 与浅拷贝的区别：
    • 浅拷贝（copy.copy()）：仅复制对象本身，内部的子对象仍为原对象的引用。例如，列表的浅拷贝副本中的嵌套列表仍与原对象共享。
    • 深拷贝（copy.deepcopy()）：递归复制所有层级的子对象，确保副本与原对象完全独立。

示例：

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import copy
original = [[1, 2], [3, 4]]
shallow = copy.copy(original)
deep = copy.deepcopy(original)

# 修改浅拷贝的嵌套列表
shallow = 99
print(original)  # [[99, 2], [3, 4]]（原对象被影响）

# 修改深拷贝的嵌套列表
deep = 100
print(original)  # [[99, 2], [3, 4]]（原对象不受影响）

2. 适用场景

  • 嵌套数据结构：如包含列表的字典、多层嵌套的列表等，需完全独立副本时。
  • 避免副作用：在函数中修改传入的可变对象时，可用深拷贝保留原始数据。
  • 配置管理：复制配置模板并修改，不影响原始配置。

3. 注意事项

  • 循环引用：深拷贝能处理递归对象（如对象A引用对象B，B又引用A），通过memo字典记录已复制的对象，避免无限循环。
  • 不可复制的对象：如模块、线程锁、文件句柄等，深拷贝会直接返回原对象。
  • 性能开销：深拷贝递归复制所有子对象，时间和内存成本较高，需谨慎使用。

4. 使用方法

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import copy

original = {"key": [1, 2, 3]}
copied = copy.deepcopy(original)  # 创建深拷贝

5. 自定义类的深拷贝

若类需要自定义深拷贝逻辑，可定义__deepcopy__方法：

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class MyClass:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    
    def __deepcopy__(self, memo):
        # 手动处理深拷贝逻辑
        new_data = copy.deepcopy(self.data, memo)
        return MyClass(new_data)

总结

  • 深拷贝适用于需要完全独立副本的场景，确保数据修改的隔离性。
  • 浅拷贝适用于简单对象或无需隔离子对象的情况。
  • 官方文档参考：Python copy模块。

若有更复杂的复制需求（如替换对象字段），可探索copy.replace()（Python 3.13+）。