在ForEach循环中的复制活动不会多次访问源数据库。一旦复制活动完成了对源数据库的访问，它会将数据缓存在内存中，并在后续的迭代中重复使用。这样可以减少对源数据库的访问次数，提高性能。

以下是一个示例解决方法，展示了如何在ForEach循环中使用复制活动：

@pipeline(name='CopyDataPipeline')
def copy_data_pipeline():
    source_data = SourceData()
    target_data = TargetData()

    # 使用ForEach循环遍历源数据集合
    @foreach(source_data)
    def copy_data(item):
        # 从源数据库中读取数据
        data = item.read_data()
        
        # 将数据写入目标数据库
        target_data.write_data(data)
        
    # 执行复制活动
    execute(copy_data)

# 源数据集合类
class SourceData:
    def __iter__(self):
        # 返回一个迭代器，用于遍历源数据集合
        return iter(self.get_data())

    def get_data(self):
        # 从源数据库中获取数据集合
        # 这里可以是从数据库查询，文件读取，API调用等操作
        return ['data1', 'data2', 'data3']

    def read_data(self):
        # 从源数据库中读取数据
        # 这里可以是从数据库查询，文件读取，API调用等操作
        return 'data'

# 目标数据类
class TargetData:
    def write_data(self, data):
        # 将数据写入目标数据库
        # 这里可以是向数据库插入数据，文件写入，API调用等操作
        print('Writing data:', data)

# 执行数据复制
copy_data_pipeline()

在上述示例中，SourceData类表示源数据集合，get_data方法模拟从源数据库中获取数据集合的操作，read_data方法模拟从源数据库中读取数据的操作。TargetData类表示目标数据，write_data方法模拟将数据写入目标数据库的操作。

copy_data_pipeline函数是一个数据复制的流水线，使用@foreach装饰器将copy_data函数应用到源数据集合上，实现了在ForEach循环中使用复制活动的功能。在每次迭代中，复制活动会从源数据库中读取数据，并将数据写入目标数据库。

通过这种方式，复制活动只需要一次访问源数据库即可完成整个数据复制过程，不会多次访问源数据库，提高了性能。