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从结果来讲性能差别巨大，本质上 2 种方式拿到的都是完全不一样的副本才对。 那么是不是可以认为这跟列表推导一样是一种优化写法？如果这样的话，那么深拷贝的意义在哪呢？是为了极端条件下使用方便么？为什么比起手动递归性能损失那么多？
import time,copy li = [i for i in range(10000000)] xr = [i for i in range(10000000)] li.append(xr) # 方式 1：浅拷贝 st1 = time.process_time() temp1 = copy.copy(li) temp1[-1] = copy.copy(li[-1]) end1 = time.process_time() # 方式 2：深拷贝 start2 = time.process_time() temp3 = copy.deepcopy(li) end2 = time.process_time() print("方式 1 耗时：%s" % (end1 - st1)) print("方式 2 耗时：%s" % (end2 - start2)) `方式 1 耗时：0.2146999999999999
`方式 2 耗时：12.704364
 | 1 Heebe 2019-12-05 17:25:03 +08:00 那要看具体的业务逻辑需求 A.b.c 假设浅拷贝 A 到 B，那么复制的 B.b == A.b 如果是深拷贝，B.b != A.b，也就是子类会继续拷贝（可以认为是递归，直到所有都是结构体） |
 | 2 monsterxx03 2019-12-05 17:25:51 +08:00 l = [[1,2]] l1 = l.copy() l1[0][0] = 2 print(l1) # [[2,2]] print(l) # [[2,2]] 浅拷贝不会复制嵌套的对象, 修改内部对象值，原对象也会变的 |
 | 3 zixiaoguan 2019-12-05 17:27:58 +08:00 看你业务想要修改的数据在哪一层了，一般而言既然想修改的东西不想影响到其他，直接深拷贝就好啦，方便维护，不易出错。前端不要想太多的性能问题啦。 |
| 4 Heebe 2019-12-05 17:29:22 +08:00  1 @Heebe 补充，深拷贝和手写递归哪个性能优秀这个不用想，递归传递变量是已知变量名对象等，省略了查找和类型转换等，速度肯定会高一些的。所以，要看场景，如果是游戏服务器或者压力比较大的场景，有时候自己写一个会更加直接有效，如果是一些单机或者是不会太吃消耗的，深拷贝可以加快开发速度。另外还有一些场景，比如为止变量名、匿名等等。 |
 | 5 Phishion OP @monsterxx03 我知道不会复制嵌套对象，问题是我深拷贝处理性能非常差，浅拷贝手动递归和深拷贝在效果上一样的，但是性能节省非常多，这就很奇怪 |
| 6 zixiaoguan 2019-12-05 18:04:34 +08:00 通过调试这个属于时间复杂度的问题 具体你自己从 10W 开始调一下就知道了。因为深拷贝会给每个对象进行拷贝，而这个操作时遍历的，所以浅拷贝你的代码只拷贝 2 次，而深拷贝拷贝了 10000001 次。 |
 | 7 zarte 2019-12-05 18:17:56 +08:00 深拷贝要分配空间并存入数据，浅拷贝只要指针指下。等你浅拷贝有问题的时候就需要深拷贝了。 |
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