可変オブジェクトの参照伝播 — コピーの落とし穴

このトピックを終えると

Pythonでリストを = でコピーした場合に、なぜ元のオブジェクトが変更されるのかを理解し、浅いコピーと深いコピーを区別して使用できるようになります。

コピーしたのに元のオブジェクトが変更される

original = [1, 2, 3]
copy = original

copy.append(4)
print(original)  # [1, 2, 3, 4] — 元のオブジェクトも変更される！

copy = original は コピーではありません。 同じリストに別の名前を付けただけです。original と copy は、同じリストを指す 2 つの名前です。

前のトピック（変数とメモリ）で、変数は「値を格納する箱」ではなく、「オブジェクトを指す矢印」であると学びました。それが実際に問題を引き起こす瞬間が、まさにここです。

print(id(original))  # 4392957504
print(id(copy))      # 4392957504 — 同じアドレス！

本物のコピー — スライス

original = [1, 2, 3]
copy = original[:]   # 完全なスライス = 新しいリスト

copy.append(4)
print(original)  # [1, 2, 3] — 元のオブジェクトは変更されない
print(copy)      # [1, 2, 3, 4]

[:] は、リストの最初から最後までをスライスして 新しいリストを作成します。 list(original) や original.copy() も同じ効果があります。

浅いコピーの限界

matrix = [[1, 2], [3, 4]]
shallow = matrix[:]

shallow[0][0] = 99
print(matrix)  # [[99, 2], [3, 4]] — 元のオブジェクトも変更される！

スライスは 1 段階だけコピーします。 matrix[:] は、外側のリストを新しく作成しますが、内側の [1, 2] と [3, 4] は 同じオブジェクトを共有します。 内側を修正すると、元のオブジェクトにも反映されます。

これが 浅いコピー (shallow copy) です。

深いコピー — copy.deepcopy

import copy

matrix = [[1, 2], [3, 4]]
deep = copy.deepcopy(matrix)

deep[0][0] = 99
print(matrix)  # [[1, 2], [3, 4]] — 元のオブジェクトは変更されない

deepcopy は、内部オブジェクトまですべて再帰的にコピーします。完全に独立した新しいオブジェクトです。

いつ何を使いましょうか

関数引数でも同じ

def add_item(lst, item):
    lst.append(item)
    return lst

my_list = [1, 2, 3]
result = add_item(my_list, 4)

print(my_list)  # [1, 2, 3, 4] — 元のオブジェクトが変更される

関数にリストを渡すと、参照が渡されます。 関数内で .append() を行うと、元のオブジェクトも変更されます。 元のオブジェクトを保持するには、関数内で最初にコピーしてください。

def add_item_safe(lst, item):
    new_lst = lst[:]
    new_lst.append(item)
    return new_lst

可変 vs 不変のまとめ

不変オブジェクトでは、この問題は発生しません。 文字列を「修正」すると、常に新しい文字列が作成されるためです。 可変オブジェクトでのみ注意が必要です。

重要なポイント

= はコピーではなく、同じオブジェクトに別の名前を付けることです。 1 次元は [:] または .copy()、ネストされた構造は copy.deepcopy() を使用します。 関数に可変オブジェクトを渡すと、元のオブジェクトが変更される可能性があります — 意図しない場合は、最初にコピーしてください。