Python中浅拷贝与深拷贝的区别及实例解析

雨后青山

发布时间：2026-10-13| 3人浏览过

原创

本文通过Python代码实例，详细对比了普通赋值、浅拷贝（copy.copy）和深拷贝（copy.deepcopy）在内存处理上的差异。重点解析了嵌套列表中内部对象引用关系的改变，说明浅拷贝仅复制第一层对象而共享内部引用，深拷贝则递归创建完整副本，确保修改原数据不影响副本。

Python基础教程之浅拷贝和深拷贝实例详解

网络上关于Python深拷贝与浅拷贝的讨论众多，本文将对三种常见的数据复制方式进行对比，并附带具体代码实例供参考。

普通的赋值操作

#encoding:utf-8
#定义一个嵌套集合
lista=[1,2,3,[4,5,6,[7,8,9]]]

listb=lista
#分别打印出 lista和listb的地址值
print id(lista) #4511103096
print id(listb) #4511103096

#修改lista中的内容，listb中的内容也会跟着修改

lista[0]=0
print lista #[0, 2, 3, [4, 5, 6, [7, 8, 9]]]
print listb #[0, 2, 3, [4, 5, 6, [7, 8, 9]]]

通过上述实践可以发现，普通的赋值操作仅仅是让变量listb指向了变量lista在内存中已有的地址，而并没有在内存中创建新的对象空间。

浅拷贝操作

#encoding:utf-8
#定义一个嵌套集合
import copy
lista=[1,2,3,[4,5,6,[7,8,9]]]
#使用copy模块中copy方法
listb=copy.copy(lista)

print id(lista) #4396231640

print id(listb) #4396231712

#发现lista和listb在内存中的地址有区别，
#打印元素中的第一个元素的地址值
print id(lista[0])#140666751466536

print id(listb[0])#140666751466536

#元素的地址值是一样的，是不是意思就是，改变lista中的第一个元素，
# listb中的也要改变呢

lista[0]=0

print lista #[0, 2, 3, [4, 5, 6, [7, 8, 9]]]

print listb #[1, 2, 3, [4, 5, 6, [7, 8, 9]]]

#结果发现，竟然没有跟着lista一起改变，为什么呢，因为使用了浅拷贝呗
#我们在打印下lista[0]和listb[0]的地址
print id(lista[0]) #140666751466560

print id(listb[0]) #140666751466536

#会发现lista[0]重新指向内存中的其他地址


#这时候可以通过以上的方法，修改lista[3]，lista[3]也是一个list

print id(lista[3])#4499779240

print id(listb[3])#4499779240

#修改lista[3]中第一个元素呢

lista[3][0]=0

print lista #[0, 2, 3, [0, 5, 6, [7, 8, 9]]]

print listb #[0, 2, 3, [0, 5, 6, [7, 8, 9]]]

#发现修改lista[3][0]元素的值，listb[3][0]也会跟着改变

根据以上实践结果可知，浅拷贝并未对对象内部的子对象进行独立的拷贝处理。

深拷贝操作

  #encoding:utf-8
  #定义一个嵌套集合
  import copy
  lista=[1,2,3,[4,5,6,[7,8,9]]]

  #深拷贝功能是在浅拷贝上做的加强，所以具备浅拷贝的功能
  listb=copy.deepcopy(lista)

  lista[3][0]=0

  print lista #[1, 2, 3, [0, 5, 6, [7, 8, 9]]]

  print listb #[1, 2, 3, [4, 5, 6, [7, 8, 9]]]

  #深拷贝会解决修改lista[3][0]值不会影响listb中的值

  #再来修改下第三层列表中元素是不是也完成拷贝

  lista[3][3][0]=0

  print lista #[1, 2, 3, [0, 5, 6, [0, 8, 9]]]

  print listb #[1, 2, 3, [4, 5, 6, [7, 8, 9]]]

  #没有受到任何影响

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