本文解释了为何在循环中反复向列表追加字典时，所有元素最终都变成同一份数据，并提供基于深拷贝/浅拷贝原理的正确解决方案，确保每次追加的是独立副本。
在 Python 中，字典（dict）是可变对象，变量名本质上是对内存中对象的引用，而非数据本身。当你在循环中反复调用一个修改字典并返回它的函数（如 Func(a)），而该函数并未创建新字典、只是就地更新原字典并返回其引用，那么你实际是将同一个字典对象的多个引用依次追加到列表中。结果就是：ahist[0]、ahist[1]……ahist[9] 全部指向内存中的同一个 dict 实例——因此任意一次后续修改都会“同步”反映在列表所有位置上。
以下是一个典型错误示例及其运行结果：
a = {'a': 1, 'b': 2}
def Func(d):
d['b'] = d['b'] + d['a'] # ⚠️ 就地修改原字典
return d
ahist = []
for i in range(3):
a = Func(a)
ahist.append(a)
print([id(x) for x in ahist]) # 输出三个相同的 id → 同一对象
print(ahist) # [{'a': 1, 'b': 15}, {'a': 1, 'b': 15}, {'a': 1, 'b': 15}]✅ 正确做法是：每次生成一个独立的新字典副本。对于仅含不可变值（如 int、str、tuple）的一层嵌套字典，使用 .copy()（浅拷贝）即可；若字典嵌套了列表、其他字典等可变对象，则需 copy.deepcopy()。
优化后的安全实现如下：
import copy
a = {'a': 1, 'b': 2}
def Func(d):
# ✅ 方案1：浅拷贝（适用于简单字典）
new_d = d.copy()
new_d['b'] = d['b'] + d['a']
return new_d
# ✅ 方案2：深拷贝（适用于嵌套结构，更通用但稍慢）
# def Func(d):
# new_d = copy.deepcopy(d)
# new_d['b'] = d['b'] + d['a']
# return new_d
ahist = []
for i in range(3):
a = Func(a)
ahist.append(a)
print([id(x) for x in ahist]) # 输出三个不同 id → 独立对象
print(ahist)
# 输出示例：
# [{'a': 1, 'b': 3}, {'a': 1, 'b': 4}, {'a': 1, 'b': 5}]? 关键注意事项：
- list.append() 本身完全正常，问题根源在于被追加的对象是否为独立实例；
- d.copy() 是浅拷贝，仅复制顶层键值对，不递归复制嵌套可变对象；
- 若你的字典中包含列表（如 {'data': [1, 2, 3]}），且需修改该列表内容，请务必改用 copy.deepcopy(d)；
- 避免在函数内直接修改传入的可变参数（即“不要污染输入”），这是函数式编程的良好实践，也利于调试与复用。
总结：要构建由不同状态组成的字典历史列表，核心原则是——每次迭代必须产生一个新对象，而非反复复用并修改旧对象。理解引用语义与拷贝机制，是写出健壮 Python 数据处理代码的基础。
