起初，这也让我感到困惑，因为我来自C语言背景。

在C语言中，变量是内存中具有已定义类型的位置。对变量赋值会将数据复制到变量的内存位置。

但在Python中，变量更像是指向对象的指针。因此，将一个变量赋值给另一个变量并不会产生复制，它只是使变量名指向相同的对象。

正如其他人解释的那样，内置字典不能做你想做的事情。但是在Python2(可能还有python3)中，你可以很容易地创建一个ValueDict类，使用=进行复制，这样你就可以确保原始的类不会改变。

class ValueDict(dict):

    def __ilshift__(self, args):
        result = ValueDict(self)
        if isinstance(args, dict):
            dict.update(result, args)
        else:
            dict.__setitem__(result, *args)
        return result # Pythonic LVALUE modification

    def __irshift__(self, args):
        result = ValueDict(self)
        dict.__delitem__(result, args)
        return result # Pythonic LVALUE modification

    def __setitem__(self, k, v):
        raise AttributeError, \
            "Use \"value_dict<<='%s', ...\" instead of \"d[%s] = ...\"" % (k,k)

    def __delitem__(self, k):
        raise AttributeError, \
            "Use \"value_dict>>='%s'\" instead of \"del d[%s]" % (k,k)

    def update(self, d2):
        raise AttributeError, \
            "Use \"value_dict<<=dict2\" instead of \"value_dict.update(dict2)\""


# test
d = ValueDict()

d <<='apples', 5
d <<='pears', 8
print "d =", d

e = d
e <<='bananas', 1
print "e =", e
print "d =", d

d >>='pears'
print "d =", d
d <<={'blueberries': 2, 'watermelons': 315}
print "d =", d
print "e =", e
print "e['bananas'] =", e['bananas']


# result
d = {'apples': 5, 'pears': 8}
e = {'apples': 5, 'pears': 8, 'bananas': 1}
d = {'apples': 5, 'pears': 8}
d = {'apples': 5}
d = {'watermelons': 315, 'blueberries': 2, 'apples': 5}
e = {'apples': 5, 'pears': 8, 'bananas': 1}
e['bananas'] = 1

# e[0]=3
# would give:
# AttributeError: Use "value_dict<<='0', ..." instead of "d[0] = ..."

请参考这里讨论的左值修改模式:Python 2.7 -用于左值修改的干净语法。关键的观察是，str和int在Python中表现为值(即使它们实际上是不可变的对象)。在观察的同时，请注意str或int并没有什么神奇的特殊之处。dict可以以几乎相同的方式使用，我可以想到ValueDict有意义的许多情况。

python中的每个变量(比如dict1或str或__builtins__)都是指向机器内部某个隐藏的柏拉图式“对象”的指针。

如果您设置dict1 = dict2，您只需将dict1指向与dict2相同的对象(或内存位置，或任何您喜欢的类比)。现在，dict1引用的对象就是dict2引用的对象。

你可以检查:dict1是dict2应该是True。另外，id(dict1)应该与id(dict2)相同。

你需要dict1 = copy(dict2)，或者dict1 = deepcopy(dict2)。

复制和深度复制的区别是什么?Deepcopy将确保dict2的元素(你是否将它指向一个列表?)也是副本。

我不怎么使用深度复制——编写需要它的代码通常是一种糟糕的实践(在我看来)。

对于嵌套的字典，不要使用dict(srcData)或srcData.copy()或{**srcData}，因为如果你改变了秒级或更多，它也会修改源字典

srcData = {
  'first': {
    'second': 'second Value'
  }
}
newData = dict(srcData) # srcData.copy() or {**srcData}
newData['first']['second'] = 'new Second Value'

print(srcData)
print(newData)

# it will print
# srcData: {'first': {'second': 'new Second Value'}}
# newData:{'first': {'second': 'new Second Value'}}

# but it should be
# srcData: {'first': {'second': 'second Value'}}
# newData:{'first': {'second': 'new Second Value'}}

deepcopy的另一个选择是使用json技巧，如Javascript json .parse(json .stringify(obj))

import json

srcData = {'first': {'second': 'second Value'}}
newData = json.loads(json.dumps(srcData))
newData['first']['second'] = 'new Second Value'

print(srcData)
print(newData)

# srcData: {'first': {'second': 'second Value'}}
# newData: {'first': {'second': 'new Second Value'}}

另一种更简洁的方法是使用json。参见下面的代码

>>> a = [{"name":"Onkar","Address": {"state":"MH","country":"India","innerAddress":{"city":"Pune"}}}]
>>> b = json.dumps(a)
>>> b = json.loads(b)
>>> id(a)
2334461105416
>>> id(b)
2334461105224
>>> a[0]["Address"]["innerAddress"]["city"]="Nagpur"
>>> a
[{'name': 'Onkar', 'Address': {'state': 'MH', 'country': 'India', 'innerAddress': {'city': 'Nagpur'}}}]
>>> b
[{'name': 'Onkar', 'Address': {'state': 'MH', 'country': 'India', 'innerAddress': {'city': 'Pune'}}}]
>>> id(a[0]["Address"]["innerAddress"])
2334460618376
>>> id(b[0]["Address"]["innerAddress"])
2334424569880

要创建另一个字典，请在同一个字典对象上执行json.dumps()和json.loads()。你将有单独的字典对象。

当你赋值dict2 = dict1时，你并没有创建一个dict1的副本，结果是dict2只是dict1的另一个名字。

要复制像字典这样的可变类型，使用copy模块的copy / deepcopy。

import copy

dict2 = copy.deepcopy(dict1)