Python中有很多内置函数可以被开发者使用，其中一个非常有用的函数便是copy()函数。copy()函数可以用来复制Python中的数据结构。在这篇文章中，我们将深入了解copy()函数的使用方式，并通过代码示例展示它的作用。
一、copy()函数的介绍
Python中的copy()函数是一个非常有用的函数，它可以被用来复制Python中的列表、元组、字典等数据结构。当我们需要复制一个数据结构，却又不想对原有的数据结构进行修改时，copy()函数可以派上用场。
二、copy()函数的分类
在Python中，copy()函数可以分为两类：浅拷贝和深拷贝。浅拷贝会创建一个新的对象，但是这个对象的一些数据将会被复制到新的对象中，而有些数据则会继续引用原有对象中的数据。换言之，这两个对象是共用一部分数据的。而深拷贝则是将原有的对象完全复制，不会受到原有对象的限制。
三、浅拷贝
浅拷贝可以通过Python中的内置函数copy()完成。下面是一个简单的示例，展示了如何使用copy()函数进行浅拷贝：
list1 = [1, 2, [3, 4]]
list2 = list1.copy()
print("list1: ", list1)
print("list2: ", list2)
上述代码会输出以下结果：
list1: [1, 2, [3, 4]] list2: [1, 2, [3, 4]]
在上面的代码中，我们创建了一个包含三个元素的列表list1。第三个元素是一个内嵌的列表[3, 4]。我们使用copy()函数将list1复制到list2中。在输出结果中可以看到，这两个列表中的第一和第二个元素是完全一样的。然而，在list2中的第三个元素仅仅是对填充的复制（如果换成填充一个对象的引用，那么这也会是一个引用）。
这就是浅拷贝存在的问题。在第二个列表中的第三个元素，也就是内嵌的列表，仍然是原有列表中的引用。也就是说，当我们尝试修改第二个列表中的第三个元素时，我们同时也会修改第一个列表。
下面这个例子展示了这个问题：
list1 = [1, 2, [3, 4]]
list2 = list1.copy()
list2[2].append(5)
print("list1: ", list1)
print("list2: ", list2)
上述代码的输出将会是：
list1: [1, 2, [3, 4, 5]] list2: [1, 2, [3, 4, 5]]
在这个例子中，我们使用了相同的方法来复制一个列表。然而，在这个例子中，我们修改了第二个列表中的第三个元素，向其中添加了一个新的元素5。在结果中可以看到，随着第二个列表元素的修改，第一个列表中的第三个元素也发生了相应的改变。这个问题就是浅拷贝存在的问题。
四、深拷贝
深拷贝可以通过Python中的内置函数deepcopy()完成。下面是一个简单的示例，展示了如何使用deepcopy()函数进行深拷贝：
import copy
list1 = [1, 2, [3, 4]]
list2 = copy.deepcopy(list1)
list2[2].append(5)
print("list1: ", list1)
print("list2: ", list2)
这段代码将会输出以下结果：
list1: [1, 2, [3, 4]] list2: [1, 2, [3, 4, 5]]
可以看到，当我们使用deepcopy()函数时，尽管我们对第二个列表中的第三个元素进行了修改，第一个列表却并没有发生改变。
五、copy()函数的使用场景
copy()函数可以非常方便的对Python中的数据结构进行复制，从而避免对原有结构进行修改。copy()函数还可以在一些特定的场景中发挥重要的作用。例如，在Python中实现某些算法时，我们需要在原有数据结构基础上生成新的结构，而不是对原有结构进行修改。copy()函数可以帮助我们实现这个目标。
下面是一个简单的示例。在这个示例中，我们将展示如何使用copy()函数来实现深度优先搜索算法：
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D', 'E'],
'C': ['F', 'G'],
'D': [],
'E': ['F'],
'F': [],
'G': []
}
def dfs(graph, start, visited=None):
if visited is None:
visited = set()
visited.add(start)
print(start)
for next in graph[start]:
if next not in visited:
dfs(graph, next, visited)
dfs(graph, 'A')
在这个例子中，我们创建了一个图，然后使用dfs函数遍历这个图。我们使用了Python的字典数据结构来存储这个图。在dfs函数中，我们使用了visited集合来存储访问过的节点。接着，我们使用copy()函数为visited集合创建了一个新的副本。这个副本将会被传递到下一个递归调用中，而原有的visited集合则会保持不变。
总结：
本文深入介绍了Python中的copy()函数。我们了解了copy()函数的分类，包括浅拷贝和深拷贝。我们还使用代码示例展示了copy()函数的使用方式，并解释了copy()函数在实际开发中的使用场景。
