Pythonの浅いコピー（シャローコピー）と深いコピー（ディープコピー）の違いをわかりやすく解説

Pythonにおける変数とオブジェクト参照の基本

Pythonでは、変数はオブジェクトへの「参照」にすぎません。そのため、ある変数を別の変数に代入しても、オブジェクトそのものが複製されるわけではなく、同じオブジェクトへの新たな参照が作られるだけです。この挙動は、組み込み関数 id() を使うことで確認できます。

>>> L1 = [1,2,3]
>>> L2 = L1
>>> id(L1), id(L2)
(2165544063496, 2165544063496)

上記のコードの実行結果を見ると、両方のリストオブジェクトに対する id() の戻り値が同一であることがわかります。つまり、L1とL2は同じオブジェクトを参照しているのです。この状態のL2は、L1の浅いコピー（シャローコピー）と呼ばれます。両者が同じオブジェクトを指しているため、どちらか一方に加えた変更は、もう一方にも反映されます。

>>> L1 = [1,2,3]
>>> L2 = L1
>>> L2[1] = 100
>>> L1,L2
([1, 100, 3], [1, 100, 3])

この例では、L2のインデックス1の要素を変更しました。すると、その変更がL1とL2の両方に現れていることが確認できます。

浅いコピーと深いコピーとは何か

コピーオペレーションによって完全に新しいオブジェクトが生成され、さらにネストされた（入れ子になった）オブジェクトのコピーも再帰的に追加される場合、そのコピーは深いコピー（ディープコピー）と呼ばれます。

Pythonの標準ライブラリには copy モジュールが用意されており、次の2つのメソッドが提供されています。

• copy.copy() — 浅いコピー（シャローコピー）を作成する
• copy.deepcopy() — 深いコピー（ディープコピー）を作成する

浅いコピー（copy.copy()）の挙動

浅いコピーは新しいオブジェクトを生成し、元の要素への参照を格納します。しかし、ネストされたオブジェクト自体のコピーは作らず、ネストされたオブジェクトへの参照だけを複製します。そのため、コピー処理は再帰的には行われません。

>>> import copy
>>> L1 = [[1,2,3], [4,5,6]]
>>> L2 = copy.copy(L1)
>>> L1,L2
([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> L2.append([10,10,10])
>>> L1,L2
([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [10, 10, 10]])

ここで、L1はネストされたリストであり、L2はその浅いコピーです。親リストオブジェクトへの参照はL2にコピーされますが、内部の要素まではコピーされません。したがって、L2に対して別のリストを追加（append）しても、その変更はL1には反映されません。

一方、子要素（内側のリスト）の要素を変更しようとすると、その影響は両方のリストに現れます。

>>> L1 = [[1,2,3], [4,5,6]]
>>> L2 = copy.copy(L1)
>>> L1,L2
([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> L2[1][0] = 100
>>> L1,L2
([[1, 2, 3], [100, 5, 6]], [[1, 2, 3], [100, 5, 6]])

これは、浅いコピーでは内側のリストが共有されているためです。外側のリスト構造の変更（要素の追加や削除など）は独立していますが、内側のオブジェクトへの変更は元のデータにも影響を与える点に注意が必要です。

深いコピー（copy.deepcopy()）の挙動

深いコピーの場合は、新しいオブジェクトを生成するとともに、元の要素に含まれるネストされたオブジェクトのコピーも再帰的に追加します。

次の例では、L2はL1の深いコピーです。この状態で内側のリストの任意の要素を変更しても、もう一方のリストには影響しません。

>>> L1 = [[1,2,3], [4,5,6]]
>>> L2 = copy.deepcopy(L1)
>>> L1,L2
([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> L2[1][0] = 100
>>> L1,L2
([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [100, 5, 6]])

出力結果から、L2の変更がL1に一切反映されていないことが確認でき、深いコピーの効果が実証されています。

まとめ：使い分けのポイント

• 単純な代入（=）：同じオブジェクトを共有するため、すべての変更が相互に反映される
• 浅いコピー（copy.copy()）：最上位のオブジェクトは独立するが、ネストされたオブジェクトは共有される
• 深いコピー（copy.deepcopy()）：ネストされたオブジェクトまで完全に複製されるため、完全に独立したデータとなる

ネストされたデータ構造を安全に扱いたい場合は深いコピーを、パフォーマンスを重視して一部の共有を許容できる場合は浅いコピーを選ぶなど、用途に応じて適切に使い分けることが重要です。