在读取dict.copy()的文档时，它说它对字典做了一个浅拷贝。我正在阅读的这本书(Beazley's Python Reference)也是如此，它说:
m.copy()方法创建了一个浅的
项中包含的项目的副本
对象的映射，并将它们放在
新建映射对象。
考虑一下:
>>> original = dict(a=1, b=2)
>>> new = original.copy()
>>> new.update({'c': 3})
>>> original
{'a': 1, 'b': 2}
>>> new
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
所以我假设这将更新原始的值(并添加'c': 3)，因为我正在做一个浅拷贝。比如，如果你做一个列表:
>>> original = [1, 2, 3]
>>> new = original
>>> new.append(4)
>>> new, original
([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])
这与预期的一样。
既然两者都是浅拷贝，为什么dict.copy()不像我期望的那样工作?或者我对浅复制和深复制的理解是有缺陷的?
通过“浅复制”，它意味着字典的内容不按值复制，而只是创建一个新的引用。
>>> a = {1: [1,2,3]}
>>> b = a.copy()
>>> a, b
({1: [1, 2, 3]}, {1: [1, 2, 3]})
>>> a[1].append(4)
>>> a, b
({1: [1, 2, 3, 4]}, {1: [1, 2, 3, 4]})
相比之下，深度复制将按值复制所有内容。
>>> import copy
>>> c = copy.deepcopy(a)
>>> a, c
({1: [1, 2, 3, 4]}, {1: [1, 2, 3, 4]})
>>> a[1].append(5)
>>> a, c
({1: [1, 2, 3, 4, 5]}, {1: [1, 2, 3, 4]})
So:
b = a:引用赋值，使a和b指向同一个对象。
b = a.copy():浅复制，a和b将成为两个独立的对象，但它们的内容仍然共享相同的引用
b = copy.deepcopy(a):深度复制，a和b的结构和内容完全隔离。
举个例子:
original = dict(a=1, b=2, c=dict(d=4, e=5))
new = original.copy()
现在让我们在“shallow”(第一个)层中改变一个值:
new['a'] = 10
# new = {'a': 10, 'b': 2, 'c': {'d': 4, 'e': 5}}
# original = {'a': 1, 'b': 2, 'c': {'d': 4, 'e': 5}}
# no change in original, since ['a'] is an immutable integer
现在让我们改变一个更深层次的值:
new['c']['d'] = 40
# new = {'a': 10, 'b': 2, 'c': {'d': 40, 'e': 5}}
# original = {'a': 1, 'b': 2, 'c': {'d': 40, 'e': 5}}
# new['c'] points to the same original['d'] mutable dictionary, so it will be changed
通过“浅复制”，它意味着字典的内容不按值复制，而只是创建一个新的引用。
>>> a = {1: [1,2,3]}
>>> b = a.copy()
>>> a, b
({1: [1, 2, 3]}, {1: [1, 2, 3]})
>>> a[1].append(4)
>>> a, b
({1: [1, 2, 3, 4]}, {1: [1, 2, 3, 4]})
相比之下，深度复制将按值复制所有内容。
>>> import copy
>>> c = copy.deepcopy(a)
>>> a, c
({1: [1, 2, 3, 4]}, {1: [1, 2, 3, 4]})
>>> a[1].append(5)
>>> a, c
({1: [1, 2, 3, 4, 5]}, {1: [1, 2, 3, 4]})
So:
b = a:引用赋值，使a和b指向同一个对象。
b = a.copy():浅复制，a和b将成为两个独立的对象，但它们的内容仍然共享相同的引用
b = copy.deepcopy(a):深度复制，a和b的结构和内容完全隔离。
加上kennytm的答案。当你做一个浅拷贝parent.copy()时，一个新的字典会被创建，但值不会被复制，而是被引用。如果你给parent_copy添加一个新值，它不会影响parent，因为parent_copy是一个新字典而不是引用。
parent = {1: [1,2,3]}
parent_copy = parent.copy()
parent_reference = parent
print id(parent),id(parent_copy),id(parent_reference)
#140690938288400 140690938290536 140690938288400
print id(parent[1]),id(parent_copy[1]),id(parent_reference[1])
#140690938137128 140690938137128 140690938137128
parent_copy[1].append(4)
parent_copy[2] = ['new']
print parent, parent_copy, parent_reference
#{1: [1, 2, 3, 4]} {1: [1, 2, 3, 4], 2: ['new']} {1: [1, 2, 3, 4]}
父[1]和parent_copy[1]的哈希(id)值相同，这意味着父[1]和parent_copy[1]的[1,2,3]存储在id 140690938288400。
但是parent和parent_copy的哈希值是不同的，这意味着
它们是不同的字典，parent_copy是一个新字典，有对parent的值的引用
