浅拷贝只复制第一层引用，嵌套对象共享内存地址；深拷贝递归复制所有层级，完全独立但性能开销大；切片和dict.copy()是轻量浅拷贝快捷方式；判断独立性须用is或id()而非==。
浅拷贝 copy.copy() 只复制第一层引用
它不递归处理嵌套对象，原对象里有列表、字典、自定义类实例时，这些子对象的内存地址会被直接复用。改子对象，新旧对象都会看到变化。
适用场景：只有一层结构，比如纯数字、字符串、元组组成的列表；或者你明确希望共享子对象状态（比如缓存句柄）。
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copy.copy()对list、dict、set有效，但对tuple返回自身（因为不可变） - 自定义类没实现
__copy__时，copy.copy()会调用构造器并逐个赋值属性——但属性值本身仍按浅规则处理 - 常见错误：以为
copy.copy(my_list)后修改my_list[0].append(1)不会影响副本，结果发现影响了——因为my_list[0]是个列表，被共用了
深拷贝 copy.deepcopy() 递归复制所有层级
它会为每个嵌套对象都分配新内存，彻底切断引用链。代价是速度慢、内存多，且可能触发循环引用报错 RecursionError: maximum recursion depth exceeded。
适用场景：数据结构含多层嵌套，且各层都需要独立修改；或要保存某时刻完整快照（如配置回滚、测试前后隔离）。
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deepcopy会跳过文件对象、线程锁等不可序列化类型，抛出TypeError - 遇到自定义类时，优先调用其
__deepcopy__方法；没有则尝试重建实例 + 深拷贝每个属性值 - 性能提示：对含大量重复子对象的结构（比如树节点反复引用同一默认配置），
deepcopy会重复创建，不如手动复用
切片和 dict.copy() 是浅拷贝的“快捷写法”
它们不是语言关键字，而是特定类型的内置方法，行为与 copy.copy() 一致，但更轻量、更常用。
比如 new_list = old_list[:] 和 new_dict = old_dict.copy() 都只拷贝顶层容器，内部元素引用不变。
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list[:]在 Python 3.10+ 中比copy.copy()快约 2 倍，但仅限于列表 -
dict.copy()比copy.copy()稳定：后者在某些老版本 CPython 中对空 dict 有异常路径 - 陷阱：
new_list = list(old_list)看似构造新对象，实际也是浅拷贝——和old_list[:]效果相同
判断是否真独立：用 id() 和 is 检查引用
别靠打印值来验证拷贝效果，得看内存地址。尤其当子对象是小整数（-5 到 256）、短字符串时，Python 会自动复用对象，== 相等不代表引用相同，is 才是关键。
示例：
import copy
a = [[1, 2], {'x': 3}]
b = copy.copy(a)
c = copy.deepcopy(a)
print(id(a[0]) == id(b[0])) # True ← 浅拷贝，子列表共用
print(id(a[0]) == id(c[0])) # False ← 深拷贝，子列表新建- 对可变对象，必须用
is或id()对比；==只比较内容，会掩盖引用问题 - 注意：
is在交互式环境里对刚创建的小整数可能返回True，换行再试就变False——这是 Python 的临时对象优化，不是拷贝逻辑出错
实际用的时候，到底选浅还是深，不取决于“听起来哪个更安全”，而取决于你是否需要切断某一层的引用。多数时候，明确知道哪几层要隔离，比无脑 deepcopy 更可靠。
