Pythonの「浅いコピー」と「深いコピー」の違いとは？コピーの罠を徹底解説！

2025年10月26日 最終更新日時 : 2025年10月26日 山崎講師山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

プログラミングをしていると、「データを複製したい」場面ってよくありますよね。特にPythonでリストや辞書を扱うとき、元のデータを残しつつ、新しいデータで何か試したい…なんて考えるはずです。

「なんだ、簡単だよ。=（イコール）で代入すればいいんでしょ？」

そう思ったあなた、実はそこに大きな落とし穴があるかもしれません！

今日は、Pythonプログラミングで多くの初心者がつまずきやすい、「shallow copy（浅いコピー）」と「deep copy（深いコピー）」という重要な概念について、一緒に学んでいきましょう。

「コピー」の前に…「代入」がコピーじゃない？

まず、一番やってしまいがちな「代入」を見てみましょう。

original_list = [1, 2, [10, 20]]
copied_list = original_list

これで copied_list が original_list の複製になったように見えます。

では、copied_list の中身を変えてみたらどうなるでしょう？

copied_list[0] = 99
copied_list[2][0] = 999

print(f"コピーしたリスト: {copied_list}")
print(f"元のリスト: {original_list}")

実行結果はこうなります。

コピーしたリスト: [99, 2, [999, 20]]
元のリスト: [99, 2, [999, 20]]

あれ？ copied_list を変えただけなのに、original_list まで変わってしまいました！

これはなぜでしょうか？

実は、Pythonの = での代入は、データを丸ごと複製しているわけではないんです。

original_list というのは、データ（[1, 2, [10, 20]]）が保存されている「場所の住所」を持っているようなものだと想像してください。

copied_list = original_list と書くことは、「copied_list さんにも、original_list さんが知っているのと同じ住所を教えます」という意味になります。

つまり、二人は同じ家（データ）を見ている状態です。

だから、copied_list さんが家の壁紙を変えたら（[0] = 99）、original_list さんが家を見ても、当然壁紙は変わっていますよね。

これを「参照（リファレンス）を渡している」と呼びます。これでは独立したコピーとは言えません。

Shallow Copy（浅いコピー）とは？

「じゃあ、ちゃんと別の家（データ）を作りたい！」

そのために使うのが copy モジュールです。まずは「浅いコピー」から見ていきましょう。

copy.copy() を使います。

import copy

original_list = [1, 2, [10, 20]]
shallow_copied_list = copy.copy(original_list)

これは、「original_list とそっくりな、新しい家を建ててください」とお願いするイメージです。

では、さっきと同じように中身を変えてみましょう。

shallow_copied_list[0] = 99
print(f"浅いコピー: {shallow_copied_list}")
print(f"元のリスト: {original_list}")

実行結果：

浅いコピー: [99, 2, [10, 20]]
元のリスト: [1, 2, [10, 20]]

おお！今度は shallow_copied_list[0] を変えても、original_list[0] は変わりませんでした。新しい家が建った証拠です。

…しかし、油断は禁物です。

original_list の中には、さらに別のリスト [10, 20] が入っていましたね。

この「リストの中のリスト」を変えたらどうなるでしょう？

shallow_copied_list[2][0] = 999
print(f"浅いコピー: {shallow_copied_list}")
print(f"元のリスト: {original_list}")

実行結果：

浅いコピー: [99, 2, [999, 20]]
元のリスト: [1, 2, [999, 20]]

なんと！またしても元のリストが変わってしまいました！

これが「浅い」と呼ばれる理由です。

Shallow Copyは、例えるなら「家の間取りや家具（1 とか 2）は新しく用意するけど、家の中にある『金庫』は、元の家にある『金庫』の場所（住所）だけを教えておく」というコピー方法なんです。

[1, 2, [10, 20]] の [10, 20] の部分が、この「金庫」にあたります（専門用語では「ミュータブルなオブジェクト」と言います）。

shallow_copied_list は新しい家（リスト）ですが、その中にある「金庫の住所」は元のリストが持っている「金庫の住所」と全く同じ。

だから、どちらか一方から金庫の中身（[10, 20] の 10）を変えると、もう一方から見ても変わってしまうのです。

Deep Copy（深いコピー）とは？

「もう！とにかく全部、完璧に複製して、お互い一切影響しないようにしたい！」

そんなときに登場するのが「深いコピー」、copy.deepcopy() です。

import copy

original_list = [1, 2, [10, 20]]
deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)

Deep Copyは、「家の間取りも家具も、そして家の中にある『金庫』も、その金庫の中身さえも！すべて丸ごと新しく作ってください」とお願いする方法です。

元のデータと全く同じものが、全く別の場所に、新しく作られます。

では、試してみましょう。

deep_copied_list[0] = 99
deep_copied_list[2][0] = 999

print(f"深いコピー: {deep_copied_list}")
print(f"元のリスト: {original_list}")

実行結果：

深いコピー: [99, 2, [999, 20]]
元のリスト: [1, 2, [10, 20]]

やりました！

今度こそ、deep_copied_list のどこを変更しても、original_list には一切影響がありません。

これこそが、私たちが最初にイメージしていた「完全な複製」ですね。

どう使い分ける？メリットとデメリット

では、いつでも Deep Copy を使えば良いのでしょうか？そうとも限りません。

Shallow Copy（浅いコピー）

  • メリット: Deep Copyに比べて処理が速く、メモリの使用量も少ないです。コピーするのが「浅い」階層だけだからですね。
  • デメリット: 今見たように、リストの中にリストがあるような複雑なデータ（入れ子構造）だと、意図せず元のデータを変更してしまう危険があります。
  • 使いどき: リストの中身が数値や文字列だけ（金庫がない状態）で、入れ子になっていない場合は、Shallow Copyで十分かつ高速です。

Deep Copy（深いコピー）

  • メリット: 元のデータと完全に切り離された、独立した複製を作れます。これが最大の強み。安心して複製側を変更できます。
  • デメリット: データが複雑になればなるほど、すべてを新しく作り直すため、処理に時間がかかり、メモリも多く消費します。
  • 使いどき: リストの中に別のリストや辞書が入っている場合や、元のデータに絶対に影響を与えたくない場合に必須です！

まとめと今後の学習

今回は、Pythonのコピーの仕組み、「参照（代入）」「浅いコピー」「深いコピー」について学びました。

  1. = での代入は、コピーではなく「同じ住所（参照）を見る」だけ。
  2. copy.copy() (浅いコピー) は、一番外側だけ新しく作る。中身（入れ子）は同じ住所を見る。
  3. copy.deepcopy() (深いコピー) は、中身の奥深くまで、すべてを新しく作る。

この違いを理解できると、データが意図せず書き換わってしまうバグを劇的に減らせますよ。

「なんだか難しかったな…」と感じたかもしれません。

でも大丈夫、この感覚はとても大切です。

今後さらに理解を深めるためには、「ミュータブル (Mutable)なオブジェクト」と「イミュータブル (Immutable)なオブジェクト」という概念を学ぶことを強くおすすめします。

簡単に言うと、「中身を変えられるデータ（リストや辞書など）」がミュータブルで、「中身を変えられないデータ（数値や文字列など）」がイミュータブルです。

今回の「金庫」の例えは、まさにミュータブルなオブジェクトのことだったんです。

この区別がつくようになると、「あ、このデータは浅いコピーで十分だな」「これは深いコピーじゃないと危ない！」と自分で判断できるようになります。

まずは、copy モジュールを使うときは、自分が扱っているデータに入れ子構造（リストの中のリストなど）がないか確認するクセをつけましょう！

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投稿者プロフィール

山崎講師
山崎講師代表取締役
セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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