浅拷贝copy.copy()仅复制外层对象，嵌套可变对象仍共享引用；深拷贝copy.deepcopy()递归复制所有层级，彻底隔离引用，但性能开销大且不支持不可序列化对象。
浅拷贝 copy.copy() 会共享嵌套对象的引用
当你用 copy.copy() 拷贝一个包含列表、字典或自定义对象的容器时，外层对象是新创建的，但内部可变对象仍指向原地址。这意味着修改嵌套元素会影响原对象。
常见错误现象：对拷贝后的 list 中的子列表 .append()，原列表也“被改了”。
- 适用场景：只有一层结构，或确认内部全是不可变对象（如
int、str、tuple） - 参数无差别：
copy.copy(x)和x.copy()（仅对部分内置类型有效）行为不同——后者是类型方法，不递归，且不支持嵌套字典等 - 性能较好，但无法隔离嵌套可变对象
深拷贝 copy.deepcopy() 递归复制所有层级
copy.deepcopy() 会为每个子对象都新建一份，彻底断开引用关系。适合处理含多层嵌套、含自定义类实例或需完全隔离的场景。
容易踩的坑：
- 遇到循环引用（比如对象 A 的属性指向 B，B 又指向 A）会报
RecursionError - 含文件句柄、线程锁、数据库连接等不可序列化对象时，直接抛
TypeError - 性能开销明显更大，尤其对大数据结构（如含百万级元素的嵌套
dict）
示例：deepcopy([{'a': [1, 2]}, {'b': {'c': 3}}]) 返回的新列表及其所有子结构都是独立副本。
自定义类要支持深拷贝，得实现 __deepcopy__
默认情况下，copy.deepcopy() 对自定义类实例会尝试逐个拷贝其 __dict__ 属性。但如果类里有不能直接拷贝的字段（如 threading.Lock()），就会失败。
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解决方式是显式定义 __deepcopy__ 方法：
def __deepcopy__(self, memo):
new_obj = self.__class__.__new__(self.__class__)
memo[id(self)] = new_obj
for k, v in self.__dict__.items():
setattr(new_obj, k, copy.deepcopy(v, memo))
return new_obj
注意：memo 参数必须传入递归调用，否则循环引用检测失效；若某字段不该被深拷贝（如缓存或单例引用），就在里面手动处理。
别用 json.loads(json.dumps(x)) 替代 deepcopy
这个技巧常被误当作“通用深拷贝”，但它只适用于 JSON 可序列化的类型（dict、list、str、int、float、bool、None）。一旦遇到 set、tuple（会被转成 list）、datetime、自定义类或函数，立刻报错或静默损坏数据。
更隐蔽的问题：
- 键名如果是非字符串类型（如
{(1,2): 'val'}），dumps会直接失败 - 浮点精度可能因字符串转换丢失（如
1.1存为"1.1000000000000001"） - 所有
tuple都变成list，int键转成str键
真要序列化中转，优先选 pickle，但要注意安全性 —— 别反序列化不可信来源的数据。
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