浅拷贝只复制顶层对象，嵌套可变对象仍共享引用，故修改子对象会影响原对象；深拷贝递归复制所有层级但开销大、不支持循环引用及某些内置对象。
浅拷贝 copy.copy() 为什么改子对象会影响原对象
因为 copy.copy() 只复制顶层对象，内部嵌套的可变对象（比如列表里的字典、嵌套列表）仍共享引用。常见现象是：修改拷贝后对象的子元素，原对象对应位置同步变化。
适用场景：顶层结构需要独立，但内部数据允许共用（如临时读取配置、只读遍历）。
容易踩的坑：
- 误以为“复制了就完全隔离”，结果在循环中反复修改子项导致脏数据
- 对包含
set、dict、自定义类实例的嵌套结构直接用copy.copy()，未检查深层是否被修改 - 用
list[:]或list.copy()替代copy.copy()—— 它们效果相同，但仅限于列表，不通用
深拷贝 copy.deepcopy() 的开销和限制
copy.deepcopy() 递归复制所有层级，确保原对象与拷贝完全隔离。但代价明显：内存占用翻倍、执行时间随嵌套深度和体积增长。
典型问题：
- 遇到循环引用（如父对象持子引用，子又反向持父引用）会抛出
RecursionError - 无法拷贝某些内置对象：文件句柄（
io.TextIOWrapper）、线程锁（threading.Lock）、数据库连接等，会报TypeError - 自定义类若重写了
__getstate__或__reduce__，行为可能不符合预期，需手动验证
示例：以下代码会触发循环引用错误
import copy
a = {}
a['self'] = a
copy.deepcopy(a) # RecursionError: maximum recursion depth exceeded
什么时候不该用 copy.deepcopy()，而该重构设计
当频繁调用 copy.deepcopy() 且对象较大时，性能瓶颈往往不是拷贝本身，而是设计上过度依赖状态快照。
更健壮的做法：
- 把可变状态抽离为不可变数据结构（如用
dataclasses.replace()+frozen=True） - 用工厂函数生成新实例，而非拷贝旧实例（例如
Config.from_dict(new_values)） - 对只读场景，显式标注意图：用
typing.Sequence接收参数，避免意外修改 - 日志或调试需要快照？优先序列化为
json.dumps()（前提是数据可 JSON 化），比深拷贝轻量且无引用风险
自定义类如何控制拷贝行为
默认情况下，copy.copy() 和 copy.deepcopy() 都会调用类的 __copy__() 和 __deepcopy__() 方法（如果存在）。这是绕过默认递归逻辑的关键出口。
实操建议：
- 若类里有外部资源（如打开的文件、socket），应在
__copy__中抛出NotImplementedError，强制使用者明确处理 - 若部分字段应共享（如缓存字典），在
__deepcopy__中跳过它们：memo参数可用于复用已有对象 - 注意：
__deepcopy__的第二个参数是memo字典，必须传给子对象的deepcopy调用，否则破坏循环引用保护机制
示例节选：
def __deepcopy__(self, memo):
new_obj = MyType.__new__(MyType)
memo[id(self)] = new_obj # 防止递归
new_obj.data = copy.deepcopy(self.data, memo) # 显式传 memo
new_obj.cache = self.cache # 共享缓存，不拷贝
return new_obj
真正棘手的从来不是“会不会调用 copy.deepcopy()”，而是没想清楚——这个对象到底该不该被拷贝，以及拷贝后谁来负责它的生命周期。
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