183、深浅拷贝的边界：copy、deepcopy 的性能陷阱与自定义类的copy实现上周五晚上十一点，我盯着屏幕上的内存监控曲线，CPU 风扇转得像要起飞。一个跑了三小时的批量数据处理脚本，内存占用从 200MB 飙到了 2.8GB，然后直接 OOM 被系统 kill 掉。排查到最后，罪魁祸首是一行deepcopy——我天真地以为它只是“深一点”的复制，结果它把整个对象图里的每个原子都克隆了一遍，包括那些根本不该被复制的共享缓存。这种坑，踩过一次就忘不掉。今天聊聊 Python 里深浅拷贝的边界问题，尤其是当你开始写自定义类、处理复杂数据结构时，copy和deepcopy的性能陷阱，以及如何用__copy__和__deepcopy__给自己留条后路。先搞清楚：浅拷贝到底“浅”在哪很多人以为copy.copy就是“复制一层”，其实更准确的说法是：它复制了容器对象本身，但容器内的元素还是指向原来的对象。看个例子：importcopy original=