python 中字典是可变对象，赋值操作（`a = b`）仅复制引用而非数据；若未重新绑定变量（如 `d = {}`），后续对字典内容的修改（如 `d[key] = val`）会同步反映在所有引用该对象的地方。
在 Python 中，理解“赋值即引用”是避免意外共享状态的关键。你观察到的现象——第一个代码片段中所有 set2[i[0]] 最终指向相同内容，而第二个却能正确生成独立子字典——本质上源于变量是否被重新绑定（rebinding），而非“是否拷贝”。
? 核心原理：引用 vs 重绑定
- ✅ dictionary1 = dictionary2：让 dictionary1 指向 dictionary2 所引用的同一字典对象（内存地址相同）。
- ✅ dictionary2 = {1:'f', 2:'g'}：这是重绑定操作——dictionary2 现在指向一个全新字典对象，原对象不受影响；dictionary1 仍指向旧对象，因此保持不变。
- ❗ set1[i[j][0]] = i[j][1]：这是就地修改（in-place mutation），不改变 set1 的引用目标，只是修改它所指向字典的内容。若 set1 多次被赋给 set2 的不同键，它们实际共享同一个字典对象。
? 对比你的两个代码片段
❌ 错误写法（字典复用，导致覆盖）
set1 = {} # ← 只在循环外创建一次！
for i in s1:
for j in range(1, len(i)):
set1[i[j][0]] = i[j][1] # ← 就地修改同一个 dict
set2[i[0]] = set1 # ← 每次都存入同一个 set1 引用结果：set2 中所有键对应的值，最终都等于最后一次循环后 set1 的状态（因为所有键都指向同一内存地址）。
✅ 正确写法（每次新建独立字典）
for i in s1:
set1 = {} # ← 关键！每次迭代创建新字典对象
for j in range(1, len(i)):
set1[i[j][0]] = i[j][1] # ← 修改的是本次新建的 dict
set2[i[0]] = set1 # ← 存入当前迭代独有的引用结果：set2 中每个键对应一个独立、互不干扰的字典对象，符合预期 {name: {value: pair, ...}, ...} 结构。
? 验证引用关系的小技巧
d1 = {}
d2 = d1
print(id(d1) == id(d2)) # True → 同一对象
d1['a'] = 1
print(d2['a']) # 1 → 修改 d1 影响 d2
d1 = {} # 重绑定！d1 现在指向新对象
print(id(d1) == id(d2)) # False
print(d2['a']) # 1 → d2 仍保留原内容，未受影响⚠️ 注意事项与最佳实践
- 永远不要在循环外初始化可变容器（list, dict, set）再反复复用，除非你明确需要共享状态。
- 若需深拷贝整个字典（含嵌套结构），使用 import copy; copy.deepcopy(d)，但通常性能开销大，应优先通过逻辑重建避免。
- 使用 setdefault() 或 defaultdict 可简化嵌套字典构建，例如：
from collections import defaultdict set2 = defaultdict(dict) for i in s1: for j in range(1, len(i)): set2[i[0]][i[j][0]] = i[j][1]
总结：Python 的“赋值=引用”是设计使然，不是 bug。真正决定行为的是你执行的操作类型——修改内容（mutation）影响所有引用；重绑定变量（rebinding）只改变当前变量的指向。掌握这一区分，就能精准控制数据隔离与共享。
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