Python对象拷贝分浅拷贝和深拷贝：浅拷贝只复制顶层，嵌套对象仍共享引用；深拷贝递归复制所有层级，完全独立。=赋值仅为引用，不产生新对象。
Python中对象拷贝不是简单的“复制一份”，而是分浅拷贝（shallow copy）和深拷贝（deep copy），关键看是否递归复制嵌套对象。直接用=只是赋新引用，原对象改了，新变量也跟着变。
浅拷贝：只复制顶层，嵌套对象仍共享
浅拷贝创建一个新对象，但内部可变对象（如列表里的子列表、字典里的值）仍是原对象的引用。修改嵌套内容会影响原对象。
- 适用场景：对象结构扁平，或你明确希望内层共享；比如临时备份配置字典，但其中的缓存列表本就该共用
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常用方法：
copy.copy(obj)-
obj.copy()（仅对dict、list、set等内置类型有效） -
obj[:]（仅限列表切片） -
list(obj)、dict(obj)等构造函数
深拷贝：完全独立，递归复制所有层级
深拷贝会递归遍历整个对象树，为每个子对象都创建新副本。修改拷贝后的任意层级，都不会影响原始对象。
- 适用场景：对象含多层嵌套（如列表里有字典，字典里又有列表），且需要彻底隔离；比如做实验性数据处理、回滚前快照
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注意点：
- 性能开销大，尤其对象庞大或存在循环引用时
- 某些对象无法深拷贝（如打开的文件、线程锁、lambda函数），会抛
TypeError - 使用
copy.deepcopy(obj)即可，无需额外参数（除非自定义__deepcopy__）
如何判断该用哪种？看“改了会不会互相影响”
动手前快速验证：修改拷贝体的某一层，再检查原对象对应位置是否变化。
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- 如果只改最外层（如列表追加元素），原对象不变 → 浅拷贝已够用
- 如果改了内层（如
copied_list[0].append(99)），原对象original_list[0]也多了99 → 必须用深拷贝 - 不确定结构深度？保守起见用
deepcopy，但记得加注释说明原因
自定义类支持拷贝：实现__copy__和__deepcopy__
默认情况下，copy.copy和deepcopy对自定义类会尝试调用这两个特殊方法。不实现则按默认逻辑（浅拷贝字段、深拷贝字段值）。
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__copy__(self)接收一个memo字典（深拷贝用），返回新实例，通常手动复制各字段 -
__deepcopy__(self, memo)需显式调用copy.deepcopy(value, memo)处理每个字段，避免无限递归 - 常见模式：用
__dict__.copy()做浅拷贝基础，再逐个处理需深拷贝的属性
