浅拷贝只复制一层，嵌套对象仍共享引用；深拷贝递归复制所有层级，彻底隔离对象；不可变对象拷贝无区别；自定义类需实现__deepcopy__方法支持深拷贝。
浅拷贝只复制一层，嵌套对象仍共享引用
浅拷贝（copy.copy()）会创建新对象，但仅对最外层结构做复制，内部嵌套的可变对象（如列表中的子列表、字典中的值是列表等）依然指向原对象的同一内存地址。这意味着修改嵌套内容会影响原对象。
例如：
>>> import copy>> a = [[1, 2], [3, 4]]
>> b = copy.copy(a)
>> b[0].append(3)
>> print(a) # 输出 [[1, 2, 3], [3, 4]] —— 原列表被改了
深拷贝递归复制所有层级，彻底隔离对象
深拷贝（copy.deepcopy()）会递归遍历整个对象结构，为每一层嵌套的可变对象都分配新的内存空间，确保新旧对象完全独立。修改拷贝后的任意层级，都不会影响原始对象。
继续上面的例子：
>>> c = copy.deepcopy(a)>> c[0].append(99)
>> print(a) # 输出 [[1, 2, 3], [3, 4]] —— 不变
>> print(c) # 输出 [[1, 2, 3, 99], [3, 4]]
不可变对象在拷贝中表现一致，无需深浅区分
对于 int、str、tuple（且其元素也全不可变）这类不可变对象，浅拷贝和深拷贝效果相同——它们本身不能被原地修改，每次“修改”实际是新建对象并重新绑定
变量名。因此无论哪种拷贝，变量都只是获得一个新引用，不影响原值。
常见误区：以为对字符串调用 copy.copy("hello") 会产生特殊行为，其实它返回的仍是原字符串对象的引用（CPython 中还可能触发字符串驻留优化）。
自定义类需主动支持深拷贝，否则可能出错
如果类中包含文件句柄、线程锁、数据库连接等无法序列化的资源，直接调用 deepcopy 会抛出 TypeError。此时可通过实现 __deepcopy__ 方法控制拷贝逻辑：
- 在方法中手动构造新实例
- 对需要深拷的属性调用 memo 参数传递的拷贝上下文
- 跳过不可拷贝字段（如设为 None 或忽略）
未定义 __deepcopy__ 时，deepcopy 默认尝试通过 __reduce_ex__ 或 __getstate__ 序列化，失败即报错。
