Comprendre la différence entre 'deepcopy' et 'copy' en Python

La programmation Python fait usage de deux méthodes de copie, à savoir copy et deepcopy, qui peuvent parfois prêter à confusion chez les débutants. Pourtant, elles ont des différences fondamentales et sont utilisées dans des contextes différents.

La méthode copy() en Python crée une copie superficielle de l'objet. Cela signifie que si vous modifiez des éléments dans la copie, cela n'affectera pas l'objet original. Cependant, cela n'est vrai que pour les éléments immutables. Si votre objet a des éléments mutables comme des listes ou des dictionnaires, toute modification dans la copie sera répercutée sur l'objet original. C'est là que la copy() montre ses limites.

Par contre, deepcopy(), comme son nom l'indique, effectue une copie en profondeur. Elle crée un nouvel objet et copie récursivement tous les objets qu'il référence. Par conséquent, avec deepcopy(), toutes les modifications apportées à la copie, qu'il s'agisse d'éléments mutables ou immutables, n'affecteront pas l'objet original.

Prenons un exemple concret pour illustrer cette différence. Si nous avons une liste de listes (une liste imbriquée), la différence entre copy et deepcopy devient évidente.

import copy

# liste imbriquée
liste_originale = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

# copie superficielle
copie_superficielle = copy.copy(liste_originale)
copie_superficielle[0][1] = 'x'

# copie en profondeur
copie_profonde = copy.deepcopy(liste_originale)
copie_profonde[0][1] = 'y'

print("liste originale:", liste_originale)
print("copie superficielle:", copie_superficielle)
print("copie profonde:", copie_profonde)

Dans cet exemple, la modification dans la copie_superficielle a un impact sur la liste_originale, mais celle dans la copie_profonde ne change pas la liste_originale.

Il est important de comprendre cette distinction lors de la manipulation des objets en Python, en particulier avec des structures de données complexes. deepcopy peut être un peu plus lente à exécuter à cause du niveau de détail qu'elle nécessite, donc elle doit être utilisée judicieusement pour optimiser les performances de votre code.