Python中的赋值语句不复制对象，而是在目标和对象之间创建绑定。

因此，dict2 = dict1，结果在dict2和dict1引用的对象之间产生另一个绑定。

如果你想复制字典，你可以使用copy模块。 复制模块有两个接口:

copy.copy(x)
Return a shallow copy of x.

copy.deepcopy(x)
Return a deep copy of x.

浅复制和深复制之间的区别只与复合对象(包含其他对象的对象，如列表或类实例)相关:

浅拷贝构造一个新的复合对象，然后(在可能的范围内)将对原始对象的引用插入其中。

深度复制构造一个新的复合对象，然后递归地将原始对象中的对象的副本插入其中。

例如，在python 2.7.9中:

>>> import copy
>>> a = [1,2,3,4,['a', 'b']]
>>> b = a
>>> c = copy.copy(a)
>>> d = copy.deepcopy(a)
>>> a.append(5)
>>> a[4].append('c')

结果是:

>>> a
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
>>> b
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
>>> c
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
>>> d
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]

Dict1是一个引用底层字典对象的符号。将dict1赋值给dict2只是赋值相同的引用。通过dict2符号更改键的值将更改底层对象，这也会影响dict1。这很令人困惑。

推断不可变值比推断引用要容易得多，所以尽可能地复制:

person = {'name': 'Mary', 'age': 25}
one_year_later = {**person, 'age': 26}  # does not mutate person dict

这在语法上是相同的:

one_year_later = dict(person, age=26)

Python中的赋值语句不复制对象，而是在目标和对象之间创建绑定。

因此，dict2 = dict1，结果在dict2和dict1引用的对象之间产生另一个绑定。

如果你想复制字典，你可以使用copy模块。 复制模块有两个接口:

copy.copy(x)
Return a shallow copy of x.

copy.deepcopy(x)
Return a deep copy of x.

浅复制和深复制之间的区别只与复合对象(包含其他对象的对象，如列表或类实例)相关:

浅拷贝构造一个新的复合对象，然后(在可能的范围内)将对原始对象的引用插入其中。

深度复制构造一个新的复合对象，然后递归地将原始对象中的对象的副本插入其中。

例如，在python 2.7.9中:

>>> import copy
>>> a = [1,2,3,4,['a', 'b']]
>>> b = a
>>> c = copy.copy(a)
>>> d = copy.deepcopy(a)
>>> a.append(5)
>>> a[4].append('c')

结果是:

>>> a
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
>>> b
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
>>> c
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
>>> d
[1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]

如果你的字典是映射类型，你不能.copy()它，但你可以

dict2 = dict1 | {}

它有点模糊，与copy.copy(dict1)相比，我不能说它的性能如何，但它非常简洁。

深度和简单的记忆方法:

当你执行dict2 = dict1时，dict2指向dict1。dict1和dict2都指向内存中的相同位置。这只是在python中使用可变对象时的正常情况。当你在python中使用可变对象时，你必须小心，因为它很难调试。

你不应该使用dict2 = dict1，而是应该使用python的copy模块中的copy(浅拷贝)和deepcopy方法来分离dict2和dict1。

正确的做法是:

>>> dict1 = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
>>> dict2 = dict1.copy()
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> dict2["key2"] = "WHY?"
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': 'WHY?'}
>>> dict1
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> id(dict1)
140641178056312
>>> id(dict2)
140641176198960
>>> 

正如您可以看到的，dict1和dict2的id是不同的，这意味着它们都指向/引用内存中的不同位置。

此解决方案适用于具有不可变值的字典，但不适用于具有可变值的字典。

Eg:

>>> import copy
>>> dict1 = {"key1" : "value1", "key2": {"mutable": True}}
>>> dict2 = dict1.copy()
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': {'mutable': True}}
>>> dict2["key2"]["mutable"] = False
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': {'mutable': False}}
>>> dict1
{'key1': 'value1', 'key2': {'mutable': False}}
>>> id(dict1)
140641197660704
>>> id(dict2)
140641196407832
>>> id(dict1["key2"])
140641176198960
>>> id(dict2["key2"])
140641176198960

你可以看到，尽管我们对dict1应用了copy，但在dict2和dict1上，mutable的值都被更改为false，尽管我们只在dict2上更改了它。这是因为我们改变了dict1中可变dict部分的值。当我们在dict上应用复制时，它只会做一个浅复制，这意味着它将所有不可变的值复制到一个新的dict中，而不复制可变的值，但它会引用它们。

最终的解决方案是对dict1进行深度复制，以完全创建一个包含复制的所有值(包括可变值)的新dict。

>>>import copy
>>> dict1 = {"key1" : "value1", "key2": {"mutable": True}}
>>> dict2 = copy.deepcopy(dict1)
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': {'mutable': True}}
>>> id(dict1)
140641196228824
>>> id(dict2)
140641197662072
>>> id(dict1["key2"])
140641178056312
>>> id(dict2["key2"])
140641197662000
>>> dict2["key2"]["mutable"] = False
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': {'mutable': False}}
>>> dict1
{'key1': 'value1', 'key2': {'mutable': True}}

正如您所看到的，id是不同的，这意味着dict2完全是一个新的dict，其中包含dict1中的所有值。

当你想改变任何可变值而不影响原始字典时，需要使用Deepcopy。如果不是，你可以使用浅拷贝。Deepcopy很慢，因为它递归地复制原始字典中的任何嵌套值，还需要额外的内存。

Python从不隐式复制对象。当您设置dict2 = dict1时，您将使它们引用相同的dict对象，因此当您更改它时，对它的所有引用都将引用处于当前状态的对象。

如果您想复制字典(这是罕见的)，您必须显式地使用

dict2 = dict(dict1)

or

dict2 = dict1.copy()