【Python】オブジェクトをコピーするcopyの使い方と注意点を解説

Pythonでオブジェクトをコピーする方法には、シャローコピー(浅いコピー)とディープコピー(深いコピー)の2種類があります。

この記事では、これらのコピー方法の違いや使い方、注意点について、初心者でもわかりやすく解説します。

具体的なコード例を交えながら、どのような場面でどちらのコピー方法を使うべきかを学びましょう。

これを読めば、Pythonのcopyモジュールを使いこなせるようになります。

Pythonのcopyモジュール

Pythonにはオブジェクトをコピーするための便利なモジュールが用意されています。

それがcopyモジュールです。

このモジュールを使うことで、オブジェクトのシャローコピー(浅いコピー)やディープコピー(深いコピー)を簡単に行うことができます。

この記事では、copyモジュールの使い方と注意点について詳しく解説します。

copyモジュールのインポート方法

まずは、copyモジュールを使うためにインポートする方法を見てみましょう。

Pythonの標準ライブラリに含まれているため、特別なインストールは不要です。

以下のようにしてインポートします。

import copy

これでcopyモジュールを使う準備が整いました。

copyモジュールの基本的な使い方

copyモジュールには主に2つの関数があります。

それがcopy.copy()とcopy.deepcopy()です。

それぞれの関数は異なる種類のコピーを行います。

copy.copy()関数

copy.copy()関数はシャローコピー(浅いコピー)を行います。

シャローコピーは、オブジェクトの最上位レベルのコピーを作成しますが、ネストされたオブジェクト(リストの中のリストなど)はコピーされず、元のオブジェクトと同じ参照を持ちます。

import copy
original_list = [1, 2, [3, 4]]
shallow_copied_list = copy.copy(original_list)
print("Original List:", original_list)
print("Shallow Copied List:", shallow_copied_list)

このコードを実行すると、original_listとshallow_copied_listは同じ内容を持ちますが、ネストされたリスト([3, 4])は同じ参照を持つため、片方を変更するともう片方にも影響が出ます。

copy.deepcopy()関数

copy.deepcopy()関数はディープコピー(深いコピー)を行います。

ディープコピーは、オブジェクト全体を再帰的にコピーし、ネストされたオブジェクトも新しいオブジェクトとしてコピーします。

import copy
original_list = [1, 2, [3, 4]]
deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)
print("Original List:", original_list)
print("Deep Copied List:", deep_copied_list)

このコードを実行すると、original_listとdeep_copied_listは完全に独立したオブジェクトになります。

したがって、片方を変更してももう片方には影響がありません。

以上がcopyモジュールの基本的な使い方です。

次のセクションでは、シャローコピーとディープコピーの違いや注意点について詳しく見ていきます。

シャローコピー(浅いコピー)

シャローコピーの概要

シャローコピー(浅いコピー)は、オブジェクトのコピーを作成する際に、元のオブジェクトの参照を新しいオブジェクトにコピーする方法です。

これにより、元のオブジェクトとコピーされたオブジェクトは同じメモリ位置を参照することになります。

シャローコピーは、オブジェクトの表層部分だけをコピーし、内部のオブジェクトはコピーしません。

シャローコピーの実行方法

copy.copy()関数の使い方

Pythonの標準ライブラリであるcopyモジュールを使用して、シャローコピーを実行することができます。

copyモジュールには、copy.copy()関数が用意されており、これを使ってシャローコピーを行います。

以下は、copy.copy()関数の基本的な使い方です。

import copy
# 元のリスト
original_list = [1, 2, 3, [4, 5]]
# シャローコピーを作成
shallow_copied_list = copy.copy(original_list)
print("元のリスト:", original_list)
print("シャローコピーされたリスト:", shallow_copied_list)

シャローコピーの例

具体的な例を見てみましょう。

以下のコードでは、リストのシャローコピーを作成し、元のリストとコピーされたリストの違いを確認します。

import copy
# 元のリスト
original_list = [1, 2, 3, [4, 5]]
# シャローコピーを作成
shallow_copied_list = copy.copy(original_list)
# 元のリストとシャローコピーされたリストの内容を表示
print("元のリスト:", original_list)
print("シャローコピーされたリスト:", shallow_copied_list)
# 内部のリストを変更
original_list[3][0] = 99
# 変更後のリストの内容を表示
print("変更後の元のリスト:", original_list)
print("変更後のシャローコピーされたリスト:", shallow_copied_list)

このコードを実行すると、以下のような結果が得られます。

元のリスト: [1, 2, 3, [4, 5]]
シャローコピーされたリスト: [1, 2, 3, [4, 5]]
変更後の元のリスト: [1, 2, 3, [99, 5]]
変更後のシャローコピーされたリスト: [1, 2, 3, [99, 5]]

この結果からわかるように、シャローコピーでは内部のリストが同じメモリ位置を参照しているため、元のリストの内部リストを変更すると、シャローコピーされたリストにも影響が及びます。

シャローコピーの注意点

ミュータブルオブジェクトの扱い

シャローコピーは、ミュータブル(変更可能)なオブジェクトに対して特に注意が必要です。

ミュータブルオブジェクト(リスト、辞書、セットなど)は、シャローコピーされたオブジェクトと元のオブジェクトが同じメモリ位置を参照するため、どちらか一方を変更すると、もう一方にも影響が及びます。

ネストされたオブジェクトの影響

ネストされたオブジェクト(リストの中にリストがある場合など)に対してシャローコピーを行うと、内部のオブジェクトはコピーされず、元のオブジェクトと同じメモリ位置を参照します。

これにより、内部オブジェクトの変更が元のオブジェクトとコピーされたオブジェクトの両方に影響を与えることになります。

例えば、以下のようなコードを考えてみましょう。

import copy
# 元のリスト
original_list = [1, 2, 3, [4, 5]]
# シャローコピーを作成
shallow_copied_list = copy.copy(original_list)
# 内部のリストを変更
shallow_copied_list[3][1] = 100
# 変更後のリストの内容を表示
print("変更後の元のリスト:", original_list)
print("変更後のシャローコピーされたリスト:", shallow_copied_list)

このコードを実行すると、以下のような結果が得られます。

変更後の元のリスト: [1, 2, 3, [4, 100]]
変更後のシャローコピーされたリスト: [1, 2, 3, [4, 100]]

この結果からわかるように、シャローコピーされたリストの内部リストを変更すると、元のリストの内部リストにも影響が及びます。

これがシャローコピーの注意点の一つです。

ディープコピー(深いコピー)

ディープコピーの概要

ディープコピー(深いコピー)は、オブジェクトの完全な複製を作成する方法です。

シャローコピー(浅いコピー)とは異なり、ディープコピーはオブジェクト内のすべての要素を再帰的にコピーします。

これにより、元のオブジェクトとコピーされたオブジェクトが完全に独立した存在となり、どちらかを変更しても他方には影響を与えません。

ディープコピーの実行方法

copy.deepcopy()関数の使い方

ディープコピーを実行するためには、Pythonの標準ライブラリであるcopyモジュールのdeepcopy関数を使用します。

以下のようにインポートして使用します。

import copy
# ディープコピーの例
original_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
copied_list = copy.deepcopy(original_list)

ディープコピーの例

具体的な例を見てみましょう。

以下のコードでは、リスト内にリストが含まれているネストされた構造をディープコピーしています。

import copy
# 元のリスト
original_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
# ディープコピーを作成
copied_list = copy.deepcopy(original_list)
# 元のリストを変更
original_list[0][0] = 'a'
print("元のリスト:", original_list)
print("コピーされたリスト:", copied_list)

このコードを実行すると、以下のような結果が得られます。

元のリスト: [['a', 2, 3], [4, 5, 6]]
コピーされたリスト: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

この結果からわかるように、元のリストを変更してもコピーされたリストには影響がありません。

これがディープコピーの強力な特徴です。

ディープコピーの注意点

再帰的なオブジェクトの扱い

ディープコピーは再帰的にオブジェクトをコピーするため、再帰的な構造を持つオブジェクト(例えば、自己参照するリストや辞書)をコピーする際には注意が必要です。

deepcopy関数はこのような再帰的な構造を適切に処理しますが、無限ループに陥る可能性があるため、慎重に扱う必要があります。

import copy
# 再帰的なリスト
recursive_list = []
recursive_list.append(recursive_list)
# ディープコピーを作成
copied_list = copy.deepcopy(recursive_list)
print("元のリスト:", recursive_list)
print("コピーされたリスト:", copied_list)

このコードを実行してもエラーは発生せず、deepcopy関数は再帰的な構造を適切に処理します。

パフォーマンスの影響

ディープコピーはシャローコピーに比べて処理が重く、特に大規模なデータ構造をコピーする際にはパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

ディープコピーが必要な場合とそうでない場合を見極め、適切に使い分けることが重要です。

例えば、以下のように大規模なリストをディープコピーする場合、処理時間がかかることがあります。

import copy
import time
# 大規模なリスト
large_list = [list(range(1000)) for _ in range(1000)]
# ディープコピーの処理時間を計測
start_time = time.time()
copied_list = copy.deepcopy(large_list)
end_time = time.time()
print("ディープコピーにかかった時間:", end_time - start_time, "秒")

このように、ディープコピーを使用する際にはパフォーマンスの影響を考慮し、必要に応じて最適化を行うことが求められます。

実際の使用例とケーススタディ

Pythonのcopyモジュールを使ったオブジェクトのコピーには、シャローコピーとディープコピーの2種類があります。

それぞれのコピー方法がどのようなケースで有効か、具体的な使用例を交えて解説します。

シャローコピーが有効なケース

シャローコピーは、オブジェクトの表層部分だけをコピーする方法です。

以下のようなケースで有効です。

単純なリストや辞書のコピー

シャローコピーは、単純なリストや辞書のコピーに適しています。

例えば、リストの要素がすべてイミュータブル(変更不可能)なオブジェクトである場合、シャローコピーで十分です。

import copy
# 元のリスト
original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# シャローコピーを作成
shallow_copied_list = copy.copy(original_list)
# コピーが成功しているか確認
print(shallow_copied_list)  # [1, 2, 3, 4, 5]

この場合、リストの要素がすべてイミュータブルな整数なので、シャローコピーで問題ありません。

パフォーマンスが重要な場合

シャローコピーはディープコピーに比べて処理が軽いため、パフォーマンスが重要な場合に有効です。

特に、大量のデータを扱う場合やリアルタイム性が求められるアプリケーションでは、シャローコピーを選択することが多いです。

ディープコピーが必要なケース

ディープコピーは、オブジェクトのすべての階層を再帰的にコピーする方法です。

以下のようなケースで有効です。

ネストされたリストや辞書のコピー

ネストされたリストや辞書をコピーする場合、ディープコピーが必要です。

シャローコピーでは、ネストされた部分が参照のまま残ってしまうため、元のオブジェクトに影響を与える可能性があります。

import copy
# 元のリスト
original_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
# ディープコピーを作成
deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)
# コピーが成功しているか確認
print(deep_copied_list)  # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
# 元のリストを変更
original_list[0][0] = 99
# ディープコピーが影響を受けていないか確認
print(deep_copied_list)  # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

この例では、元のリストを変更してもディープコピーされたリストには影響がありません。

再帰的なオブジェクトのコピー

再帰的なオブジェクト(自己参照を含むオブジェクト)をコピーする場合も、ディープコピーが必要です。

シャローコピーでは、再帰的な部分が正しくコピーされないため、エラーや予期しない動作が発生する可能性があります。

コピーの選択基準

シャローコピーとディープコピーのどちらを選択するかは、以下の基準に基づいて判断します。

オブジェクトの構造

• 単純なリストや辞書：シャローコピー
• ネストされたリストや辞書：ディープコピー

パフォーマンス

• パフォーマンスが重要：シャローコピー
• 正確なコピーが重要：ディープコピー

変更の影響

• 元のオブジェクトに影響を与えたくない：ディープコピー
• 元のオブジェクトに影響があっても問題ない：シャローコピー

これらの基準を参考にして、適切なコピー方法を選択することで、効率的かつ安全にオブジェクトを操作することができます。