copy.deepcopy() удобно использовать, когда нужно получить полностью независимую копию сложного объекта. Но за удобство приходится платить: функция обходит всю структуру объекта, вызывает
__deepcopy__, следит за циклическими ссылками и выделяет память под каждый элемент графа.🤔 На практике это легко превращается в проблему. Пример из жизни — копирование состояния агента (≈1000 объектов) занимало 25% времени работы программы.
➡️ Почему deepcopy медленный
— обходит всю вложенную структуру
— вызывает Python-уровневый код (
__deepcopy__)— использует memo-словарь для учёта общих ссылок
— аллоцирует память под каждый объект
В простом бенчмарке:
shallow copy → 1x
deepcopy → ~660x медленнее
pickle / json → ~100–500x медленнее
➡️ Как избежать deepcopy (без ломки логики)
1️⃣ Используйте shallow copy или пересоздание объекта
Если нужно изменить только один атрибут — проще создать новый экземпляр, передав поля явно, чем делать
deepcopy + модификацию:# вместо
m2 = deepcopy(m1); m2.bar = 5
# лучше
m2 = Model(bar=5, foo=m1.foo, ...)
2️⃣ Копируйте только то, что реально нужно менять
В Pydantic-AI ушли от:
messages = deepcopy(self._state.message_history)
к:
messages = list(self._state.message_history)
last = deepcopy(messages[-1])
messages[-1] = last
→ в итоге 180× быстрее
3️⃣ Не копируйте неизменяемые структуры
Строки, числа, кортежи — и так безопасны. Не создавайте дубликаты ради дубликатов.
4️⃣ Используйте copy-on-write или diff-подход
Вместо полной копии состояния — сохраните разницу (diff) или применяйте изменения лениво — только при первом реальном изменении.
5️⃣ Сериализация как альтернатива
Иногда быстрее склонировать структуру через
json.dumps/loads или pickle. Но подходит только для чистых данных (без сокетов, файлов и т.п.)6️⃣ Используйте встроенные copy-механики
— NumPy:
arr.copy() — копирует чистый буфер памяти— pandas:
.copy() / .loc[:] — быстрее, чем deepcopy DataFrame➡️ В двух словах:
—
deepcopy — мощь → но крайне дорогая— Используйте
deepcopy только если реально нужен полный независимый клон— Во всех остальных случаях: поверхностная копия + модификация → намного быстрее
🐸 Библиотека питониста
#буст