在 Python 中，默认情况下给自定义类的实例变量赋值时，并不是直接进行深拷贝或浅拷贝，而是简单的引用复制。具体来说： 当你将一个对象（例如来自自定义类的一个实例）赋值给另一个变量时，这个新的变量会指向同一个内存地址中的同一对象——也就是说它们共享相同的底层数据结构。 ```python class MyClass: def __init__(self, value): self.value = value obj1 = MyClass([1, 2, 3]) obj2 = obj1 # 这里只是创建了一个对相同对象的新引用 # 修改 obj2 的属性会影响到 obj1 obj2.value.append(4) print(obj1.value) # 输出 [1, 2, 3, 4] ``` ### 浅拷贝 (Shallow Copy) 如果希望得到一个新的对象但仍然保持内部可变元素之间的关联关系，则可以使用 `copy` 模块下的 `copy()` 函数来进行“浅拷贝”。这会产生一个新的容器对象，但是其中包含的内容仍是原对象内容的引用而不是副本。 ```python import copy obj_shallow_copied = copy.copy(obj1) # 改变新对象中列表不会影响原始对象中的列表了， # 但如果列表本身存储的是其他复杂类型的对象则这些子对象依旧是被引用的关系。 obj_shallow_copied.value[0] = 'a' print(obj1.value) # 原始对象不受影响 -> [1, 2, 3, 4] print(obj_shallow_copied.value) # 新对象受到影响-> ['a', 2, 3, 4] nested_obj = [[1], [2]] original_nested = MyClass(nested_obj) shallow_copy_of_nested = copy.copy(original_nested) # 如果修改深层嵌套的数据结构，则会影响原对象与它的浅拷贝版本间共有的部分. shallow_copy_of_nested.value[0][0] = "b" print(original_nested.value[0]) # 受到了影响 -> ["b"] print(shallow_copy_of_nested.value[0]) # 同样受到了影响 -> ["b"] ``` **注意**: 在上面的例子中，当我们在浅拷贝后更改了最内层列表的第一个元素为 `"b"` 时，可以看到即使进行了浅拷贝操作，两个不同级别的对象依然因为共同持有对同一子对象(`list`)的引用来导致互相之间产生联系并因此而相互影响。 ### 深拷贝 (Deep Copy) 为了完全断开所有层级上的连接并且确保任何改变都不会传播回原来的对象，你应该使用 `deepcopy()` 方法来做深度拷贝。这种方法不仅复制顶层对象而且递归地处理其所有的子对象直至达到最基本类型为止。 ```python from copy import deepcopy deep_copied = deepcopy(obj1) # 现在外围列表以及里面所含有的任何非基本型别的项目都会获得全新的独立副本, # 对 deep_copied 所做的变更不再作用于 original 上. deep_copied.value.append('new_item') print(deep_copied.value) # 包括新增加的部分如: [1, 2, 3, 4,'new_item'] print(obj1.value) # 不受上述改动的影响 -> [1, 2, 3, 4] ``` 在这种方式下，无论我们如何修改从深拷贝出来的对象或是它里面的任何一个组件，都不会再干扰到源对象的状态；反之亦然。