Dict2 = dict1不复制字典。它只是为程序员提供了另一种方法(dict2)来引用同一个字典。

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。

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。

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。

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)

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。