本文详解为何在循环中向列表追加字典会导致所有元素被最新值覆盖，并提供深拷贝、浅拷贝及函数式设计等专业级修复方案。
在Python中，list.append() 本身完全正常——问题从不在于“append没起作用”，而在于你反复追加的是同一个可变对象的引用。当字典（dict）在原地被修改（in-place mutation），所有指向它的引用都会同步反映该变化。这正是你观察到 phist[0]、phist[1] … phist[-1] 全部显示为最后一次迭代结果的根本原因。
以下是一个最小可复现示例及其问题剖析：
a = {'a': 1, 'b': 2}
def Func(d):
d['b'] = d['b'] + d['a'] # ⚠️ 原地修改！返回的是同一对象
return d
ahist = []
for i in range(3):
a = Func(a)
ahist.append(a)
print(ahist)
# 输出：[{'a': 1, 'b': 6}, {'a': 1, 'b': 6}, {'a': 1, 'b': 6}]
# 注意：三个元素实际指向内存中的同一个 dict 对象如上所示，Func 直接修改传入的字典 d，并返回其自身。每次 ahist.append(a) 添加的都是变量 a 当前所引用的同一内存地址，因此列表中存储的并非独立副本，而是多个指向同一可变对象的别名（alias）。
✅ 正确做法是：确保每次追加的是一个独立的新对象。根据数据结构复杂度，可选择以下任一方式：
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✅ 方案一：使用 .copy()（适用于纯字典，无嵌套可变对象）
def Func(d):
new_d = d.copy() # 创建浅拷贝（新 dict，键值独立）
new_d['b'] = d['b'] + d['a']
return new_d
ahist = []
a = {'a': 1, 'b': 2}
for i in range(3):
a = Func(a) # a 现在指向新 dict
ahist.append(a)
print([id(x) for x in ahist]) # 三个不同 id → 真正独立对象
# 输出类似：[140234567890123, 140234567890456, 140234567890789]✅ 方案二：使用 copy.deepcopy()（适用于含嵌套列表、字典等深层结构）
import copy
def Func(d):
new_d = copy.deepcopy(d) # 深拷贝：递归复制所有嵌套可变对象
new_d['b'] = d['b'] + d['a']
return new_d✅ 方案三（推荐）：函数式设计 —— 输入不变，输出全新对象
避免状态依赖，提升可测试性与并发安全性：
def Func(d):
return {
'a': d['a'],
'b': d['b'] + d['a']
}
# 调用逻辑不变，但语义更清晰、无副作用
ahist = []
a = {'a': 1, 'b': 2}
for i in range(3):
a = Func(a)
ahist.append(a)? 关键注意事项：
- dict.copy() 是浅拷贝：仅复制顶层键值对，若字典值本身是列表或嵌套字典，其内部引用仍共享；此时必须用 copy.deepcopy()。
- 不要误用 list.append(dict(...)) 以为能“新建”——若传入的是已有变量（如 append(a)），仍会追加引用。
- 使用 id(obj) 或 is 运算符可快速验证两个变量是否指向同一对象，是调试此类问题的高效手段。
- 在科学计算或仿真循环中，建议默认采用不可变/纯函数范式，从根本上规避共享状态引发的隐式耦合。
总结：Python 的赋值本质是“绑定名称到对象”，而非“复制对象”。理解引用语义，主动管理对象生命周期，是写出健壮、可维护数据处理代码的第一步。
