浅拷贝只复制第一层引用，嵌套对象仍共享；深拷贝递归复制所有层级，彻底隔离对象图；赋值b=a仅为新增引用，不创建新对象。
浅拷贝只复制第一层引用，嵌套对象仍共享
当你用 copy.copy() 或切片（如 list[:] ）、dict.copy() 创建副本时，新对象本身是独立的，但其内部的可变对象（比如嵌套的 list、dict、自定义类实例）仍然指向原对象的同一内存地址。这意味着修改嵌套项会同时影响原对象和副本。
典型错误现象：original = [[1, 2], {'a': 3}]; shallow = copy.copy(original); shallow[0].append(3); print(original) # 输出 [[1, 2, 3], {'a': 3}]
- 适用场景：确定对象结构扁平，或明确需要共享内部状态（如缓存配置中的只读子结构）
- 注意
list[:]和list.copy()效果等价，但仅对 list 有效；dict.copy()同理，不适用于嵌套 dict - 自定义类若未实现
__copy__，copy.copy()默认逐字段复制，同样只做浅层处理
深拷贝递归复制所有层级，彻底隔离对象图
copy.deepcopy() 会递归遍历整个对象图，为每个可变子对象创建新实例，并维护引用关系。它能真正切断原对象与副本之间的所有共享连接。
但要注意：它无法处理循环引用（如 A 持有 B，B 又持有 A），此时会抛出 RecursionError；另外，对含文件句柄、线程锁、数据库连接等不可序列化对象会失败，报 TypeError。
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- 性能开销明显更高，尤其在大数据结构或深层嵌套时，应避免无脑使用
- 某些内置类型（如
int、str、tuple）在深拷贝中会被复用，因为它们不可变，无需新建 - 若类自定义了
__deepcopy__，该方法会被优先调用，可用于控制特定字段是否深拷贝
哪些操作根本不是拷贝？只是多了一个引用
赋值语句 b = a 从不创建新对象，只是让 b 指向 a 当前所指的对象。后续对可变对象的任何 in-place 修改（如 .append()、+=、键赋值）都会反映在两者上。
常见误判场景：
- 函数参数传递：Python 全是“对象引用传递”，传入可变对象后在函数内修改，外部变量也会看到变化
- 类属性误当实例属性用：若在 class 定义里写
data = []，所有实例共享这个 list，不是每个实例一份副本 -
json.loads()返回的是全新对象，但它只作用于 JSON 支持的类型（dict/list/str/int/float/bool/None），且会丢弃原对象的方法、类型信息
如何判断两个对象是否真正独立？
不能只看 ==（内容相等）或 is（同一对象），而要分层验证：
- 顶层用
id(a) != id(b)确认不是同一对象 - 对每个嵌套可变项（如
a[0]、a['cfg']），再用id()对比对应位置的副本项 - 更稳妥的方式是修改副本的某嵌套项后，检查原对象对应位置是否未变
- 注意：
copy.deepcopy()对不可变对象（如str）返回原对象本身（id相同），这是正常行为，不代表没深拷贝
真正容易被忽略的是：深拷贝的“深度”取决于对象图的实际结构，而非代码嵌套层数；而浅拷贝的“浅”也并非绝对——它对不可变对象天然安全，问题只出在可变嵌套上。
