Python中深浅拷贝原理详解：数值、字符串与复杂对象的区别

竹里

发布时间：2026-10-13| 2人浏览过

原创

本文深入解析Python中的深浅拷贝机制，通过对比数值、字符串及字典等对象在赋值、浅拷贝和深拷贝下的内存地址变化，阐明其底层原理。文章指出不可变对象（如数值、字符串）始终共享同一内存地址，而可变对象的浅拷贝仅复制第一层引用，深拷贝则递归复制所有层级，帮助开发者避免常见的内存引用陷阱。

前言

在C++等语言中，参数传递通常分为值传递和引用传递两种形式，二者区别显著。若对此概念尚不清晰，建议自行补充相关知识。接下来，我们将通过具体的Python代码示例来直观展示这一机制，并在此基础上进行总结分析。代码如下：

# copy module import
import copy

# number and string
a = 12
a1 = a
a2 = copy.copy(a)
a3 = copy.deepcopy(a)
# look addr
print("==========number=======")
print(id(a))
print(id(a1))
print(id(a2))
print(id(a3))

s = '12345'
s1 = s
s2 = copy.copy(s)
s3 = copy.deepcopy(s)
# look addr
print("==========String=======")
print(id(s))
print(id(s1))
print(id(s2))
print(id(s3))

# others
target = {
  'name': 'ckmike',
  'age': 25,
  'boxes':[
    'LV',
    'Prada',
    'KUQI'
  ]
}
target1 = target
target2 = copy.copy(target)
target3 = copy.deepcopy(target)
print("==========dict-1=======")
print(id(target))
print(id(target1))
print(id(target2))
print(id(target3))
print("==========dict-2=======")
print(id(target['boxes']))
print(id(target1['boxes']))
print(id(target2['boxes']))
print(id(target3['boxes']))

输出结果：

==========number======= 10943360 10943360 10943360 10943360 ==========String======= 140567123944648 140567123944648 140567123944648 140567123944648 ==========dict-1======= 140567124625088 140567124625088 140567124625160 140567123938760 ==========dict-2======= 140567099339272 140567099339272 140567099339272 140567099339464

总结：

对于数值和字符串这类不可变对象而言，无论是使用赋值符号还是进行浅拷贝、深拷贝操作，变量最终都指向内存中同一份数据的地址，即它们共享相同的内存引用。而对于非数值、非字符串的可变对象（如字典、列表等），浅拷贝仅会复制对象的第一层结构，内部嵌套的可变对象仍保持引用关系；相比之下，深拷贝则会递归地复制所有层级的数据，生成完全独立的副本。