파이썬 얕은 복사 vs 깊은 복사 완벽 정리

🔗 얕은 복사란?

파이썬에서 얕은 복사(shallow copy)는 리스트, 딕셔너리 같은 가변 객체를 새로운 변수에 복사할 때 흔히 발생합니다.
하지만 복사된 변수는 ‘데이터를 새로 만드는 것’이 아니라 ‘같은 객체를 바라보는 것’이라는 점이 핵심이에요.

쉽게 말해, 원본 리스트와 복사된 리스트가 서로 연결된 상태이기 때문에 한 쪽을 수정하면 다른 쪽도 영향을 받게 됩니다.
예를 들어 리스트를 단순히 a = b와 같이 복사하면, 둘 다 같은 메모리 주소를 공유하게 됩니다.

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

shallow[0] = 100

print("original:", original)
print("shallow:", shallow)

위 코드를 실행하면 original 리스트 역시 [100, 2, 3]으로 바뀝니다.
왜냐하면 `shallow`가 `original`을 참조하고 있기 때문이에요.
이것이 바로 얕은 복사의 대표적인 특징입니다.

얕은 복사는 리스트가 간단할 때는 문제 없이 작동하지만, 내부에 또 다른 리스트나 딕셔너리가 들어있는 중첩 구조에서는 심각한 오류로 이어질 수 있습니다.
이럴 땐 copy.deepcopy()를 사용한 깊은 복사가 필요하죠.
다음 STEP에서 이 부분을 자세히 살펴보겠습니다.

🛠️ 깊은 복사의 원리

얕은 복사와 달리 깊은 복사(deep copy)는 객체 전체를 완전히 복제합니다.
특히 리스트 안에 또 다른 리스트가 있는 중첩 구조(nested structure)에서는 깊은 복사가 꼭 필요합니다.

파이썬에서는 copy 모듈의 deepcopy() 함수를 사용하면 중첩된 내부 객체까지 재귀적으로 복사할 수 있어요.
이때 복사된 객체는 메모리 주소까지 완전히 달라지기 때문에, 어떤 부분을 수정해도 서로 영향을 주지 않습니다.

import copy

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

deep[0][0] = 999

print("original:", original)
print("deep:", deep)

위 예제에서 deep[0][0]을 변경해도 original에는 아무 영향이 없습니다.
그 이유는 original과 deep이 완전히 다른 메모리 구조를 가지고 있기 때문이죠.

• 📦copy.deepcopy()는 외부뿐만 아니라 내부 요소까지 모두 복제
• 🧠얕은 복사로는 중첩 구조를 완전히 분리할 수 없음
• ⚠️깊은 복사를 잊으면 예기치 못한 버그 발생 가능

특히 데이터 분석이나 웹 개발처럼 많은 데이터를 다루는 프로젝트에서는 깊은 복사의 필요성이 더 커집니다.
이제 copy 모듈을 어떻게 활용하면 되는지 실전 예제로 이어가 볼게요.

⚙️ copy 모듈 활용법

파이썬에서 복사를 명확히 제어하고 싶을 때는 copy 모듈을 사용합니다.
이 모듈에는 copy()와 deepcopy()라는 두 가지 함수가 있으며, 각각 얕은 복사와 깊은 복사를 수행합니다.

두 함수의 사용법은 매우 간단하지만, 구조에 따라 결과가 완전히 달라질 수 있으므로 반드시 올바른 상황에서 사용해야 해요.

import copy

# 얕은 복사
a = [[1, 2], [3, 4]]
b = copy.copy(a)
b[0][0] = 999
print("얕은 복사 결과:", a)  # 내부 리스트까지 영향을 받음

# 깊은 복사
c = copy.deepcopy(a)
c[0][0] = 123
print("깊은 복사 결과:", a)  # 원본은 영향 없음

위 코드를 보면 copy.copy()는 1차원 객체만 복사하고, 내부 리스트는 여전히 원본과 연결되어 있기 때문에 값이 바뀝니다.
반면 copy.deepcopy()는 중첩 구조까지 새롭게 생성해 완전히 분리된 복사본을 만들어줍니다.

실제 업무에서도 복사 방식을 헷갈려서 데이터를 훼손하거나 프로그램이 오작동하는 경우가 많습니다.
그러니 데이터 구조를 먼저 살펴보고, 적절한 복사 방법을 선택하는 습관을 꼭 들이세요.

🔌 얕은 복사와 깊은 복사 비교 예제

이제 얕은 복사와 깊은 복사의 차이를 한눈에 비교할 수 있는 코드 예제로 정리해볼게요.
두 방식이 실제 코드에서 어떻게 다르게 동작하는지 살펴보면, 어떤 상황에 어떤 방식을 써야 하는지 감이 딱 옵니다.

import copy

original = [[1, 2], [3, 4]]

# 얕은 복사
shallow = copy.copy(original)
shallow[0][0] = 999

# 깊은 복사
deep = copy.deepcopy(original)
deep[1][1] = 888

print("original:", original)
print("shallow:", shallow)
print("deep:", deep)

코드를 직접 실행해 보면 복사 방식에 따라 데이터가 어떻게 달라지는지를 명확히 확인할 수 있어요.
단순히 외워서가 아니라, 직접 실습하고 비교해보는 경험이 가장 큰 학습이 됩니다.

💡 복사 오류를 피하는 팁

리스트나 딕셔너리를 복사할 때 단순 할당(=)을 쓰면 얕은 복사가 되기 때문에, 구조가 복잡할수록 예기치 못한 오류가 발생할 가능성이 높습니다.
특히 데이터 구조가 중첩되어 있다면, 어느 한 부분만 수정해도 전체 데이터에 영향을 줄 수 있어요.

이러한 문제를 방지하기 위해서는 다음과 같은 실전 팁들을 기억해두면 좋습니다.
개발 속도를 올리면서도, 디버깅 시간을 줄일 수 있는 중요한 요령들입니다.

• 🚫단순 할당(=)은 복사가 아님. 참조만 전달됩니다.
• 🧱copy.copy()는 얕은 복사로, 1차원 구조에만 적합합니다.
• 🏗️딕셔너리 안에 리스트, 리스트 안에 딕셔너리처럼 중첩된 자료구조에는 반드시 deepcopy 사용
• 👀id() 함수를 이용해 객체의 메모리 주소를 비교해보세요.
• 🧪복사 후 반드시 테스트 코드로 변경 영향 여부를 확인하세요.

이제 얕은 복사와 깊은 복사의 개념은 물론, 실제 코드에서 어떻게 구분하고 활용해야 하는지까지 감이 오셨을 거예요.
다음은 자주 묻는 질문(FAQ)들을 정리해서, 헷갈리는 부분을 한 번 더 정리해 드릴게요.

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)