除了其他提供的解决方案，您还可以使用**将字典集成到一个空字典中，例如:

Shallow_copy_of_other_dict = {**other_dict}。

现在您将拥有other_dict的“浅”副本。

应用于你的例子:

>>> dict1 = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
>>> dict2 = {**dict1}
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> dict2["key2"] = "WHY?!"
>>> dict1
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>>

指针:浅拷贝和深拷贝的区别

你可以直接使用:

dict2 = eval(repr(dict1))

其中对象dict2是dict1的独立副本，因此可以修改dict2而不影响dict1。

这适用于任何类型的对象。

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'}}

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)。

除了其他提供的解决方案，您还可以使用**将字典集成到一个空字典中，例如:

Shallow_copy_of_other_dict = {**other_dict}。

现在您将拥有other_dict的“浅”副本。

应用于你的例子:

>>> dict1 = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
>>> dict2 = {**dict1}
>>> dict2
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> dict2["key2"] = "WHY?!"
>>> dict1
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>>

指针:浅拷贝和深拷贝的区别

虽然dict.copy()和dict(dict1)会生成一个副本，但它们只是浅副本。如果你想要一个深度拷贝，copy.deepcopy(dict1)是必需的。一个例子:

>>> source = {'a': 1, 'b': {'m': 4, 'n': 5, 'o': 6}, 'c': 3}
>>> copy1 = source.copy()
>>> copy2 = dict(source)
>>> import copy
>>> copy3 = copy.deepcopy(source)
>>> source['a'] = 10  # a change to first-level properties won't affect copies
>>> source
{'a': 10, 'c': 3, 'b': {'m': 4, 'o': 6, 'n': 5}}
>>> copy1
{'a': 1, 'c': 3, 'b': {'m': 4, 'o': 6, 'n': 5}}
>>> copy2
{'a': 1, 'c': 3, 'b': {'m': 4, 'o': 6, 'n': 5}}
>>> copy3
{'a': 1, 'c': 3, 'b': {'m': 4, 'o': 6, 'n': 5}}
>>> source['b']['m'] = 40  # a change to deep properties WILL affect shallow copies 'b.m' property
>>> source
{'a': 10, 'c': 3, 'b': {'m': 40, 'o': 6, 'n': 5}}
>>> copy1
{'a': 1, 'c': 3, 'b': {'m': 40, 'o': 6, 'n': 5}}
>>> copy2
{'a': 1, 'c': 3, 'b': {'m': 40, 'o': 6, 'n': 5}}
>>> copy3  # Deep copy's 'b.m' property is unaffected
{'a': 1, 'c': 3, 'b': {'m': 4, 'o': 6, 'n': 5}}

关于浅拷贝和深拷贝，请参阅Python复制模块docs:

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。