如何克隆列表，使其在分配后不会意外更改？

Question

使用 new_list = my_list 时，对 new_list 的任何修改每次都会更改 my_list。这是为什么？如何克隆或复制列表来防止这种情况发生？例如：

>>> my_list = [1, 2, 3]
>>> new_list = my_list
>>> new_list.append(4)
>>> my_list
[1, 2, 3, 4]

Answer 1

new_list = my_list 实际上并没有创建第二个列表。赋值只是复制对列表的引用，而不是实际的列表，因此 new_list 和 my_list 在赋值后都引用同一个列表。

要实际复制列表，您有多种选择：

• 您可以使用内置的 list.copy() 方法（自 Python 3.3 起可用）：

  new_list = old_list.copy()
  

• 您可以对其进行切片：

  new_list = old_list[:]
  

  Alex Martelli 的意见（至少早在 2007 年）关于这一点，这是一种奇怪的语法，使用它没有任何意义。 ;)（他认为下一篇更具可读性）。

  
  

• 您可以使用内置的 list()< /a> 构造函数：

  new_list = 列表(old_list)
  

• 您可以使用通用copy.copy()：

  导入副本
  新列表 = copy.copy(旧列表)
  

  这比 list() 慢一点，因为它必须首先找出 old_list 的数据类型。

• 如果您还需要复制列表的元素，请使用通用 <代码>copy.deepcopy()：

  导入副本
  new_list = copy.deepcopy(old_list)
  

  显然这是最慢且最需要内存的方法，但有时是不可避免的。这是递归操作的；它将处理任意数量的嵌套列表（或其他容器）的级别。

示例：

import copy

class Foo(object):
    def __init__(self, val):
         self.val = val

    def __repr__(self):
        return f'Foo({self.val!r})'

foo = Foo(1)

a = ['foo', foo]
b = a.copy()
c = a[:]
d = list(a)
e = copy.copy(a)
f = copy.deepcopy(a)

# edit orignal list and instance 
a.append('baz')
foo.val = 5

print(f'original: {a}\nlist.copy(): {b}\nslice: {c}\nlist(): {d}\ncopy: {e}\ndeepcopy: {f}')

结果：

original: ['foo', Foo(5), 'baz']
list.copy(): ['foo', Foo(5)]
slice: ['foo', Foo(5)]
list(): ['foo', Foo(5)]
copy: ['foo', Foo(5)]
deepcopy: ['foo', Foo(1)]

Answer 2

Felix 已经提供了一个很好的答案，但我想我应该对各种方法进行速度比较：

1. 10.59 秒（105.9 µs/itn） - copy.deepcopy(old_list)
2. 10.16 秒 (101.6 µs/itn) - 纯 Python Copy()使用 deepcopy 复制类的方法
3. 1.488 秒 (14.88 µs/itn) - 纯 Python Copy() 方法不复制类（仅字典/列表/元组）
4. 0.325 秒 (3.25 µs/itn) - 对于 old_list 中的项目：new_list.append(item)
5. 0.217 秒 (2.17 µs/itn) - [i for i in old_list] (a href="http://docs .python.org/tutorial/datastructs.html#list-compressiveons" rel="noreferrer">列表理解)
6. 0.186 秒 (1.86 µs/itn) - copy.copy(old_list)
7. 0.075 秒 (0.75 µs/itn) - list(old_list) )
8. 0.053 秒 (0.53 µs/itn) - new_list = []; new_list.extend(old_list)
9. 0.039 秒 (0.39 µs/itn) - old_list[:] (列表切片）

所以最快的是列表切片。但请注意，copy.copy()、list[:] 和 list(list) 与 copy.deepcopy() 不同 和 python 版本不会复制列表中的任何列表、字典和类实例，因此如果原始版本发生更改，它们也会在复制的列表中发生更改，反之亦然。

（如果有人感兴趣或想提出任何问题，这是脚本：）

from copy import deepcopy

class old_class:
    def __init__(self):
        self.blah = 'blah'

class new_class(object):
    def __init__(self):
        self.blah = 'blah'

dignore = {str: None, unicode: None, int: None, type(None): None}

def Copy(obj, use_deepcopy=True):
    t = type(obj)

    if t in (list, tuple):
        if t == tuple:
            # Convert to a list if a tuple to
            # allow assigning to when copying
            is_tuple = True
            obj = list(obj)
        else:
            # Otherwise just do a quick slice copy
            obj = obj[:]
            is_tuple = False

        # Copy each item recursively
        for x in xrange(len(obj)):
            if type(obj[x]) in dignore:
                continue
            obj[x] = Copy(obj[x], use_deepcopy)

        if is_tuple:
            # Convert back into a tuple again
            obj = tuple(obj)

    elif t == dict:
        # Use the fast shallow dict copy() method and copy any
        # values which aren't immutable (like lists, dicts etc)
        obj = obj.copy()
        for k in obj:
            if type(obj[k]) in dignore:
                continue
            obj[k] = Copy(obj[k], use_deepcopy)

    elif t in dignore:
        # Numeric or string/unicode?
        # It's immutable, so ignore it!
        pass

    elif use_deepcopy:
        obj = deepcopy(obj)
    return obj

if __name__ == '__main__':
    import copy
    from time import time

    num_times = 100000
    L = [None, 'blah', 1, 543.4532,
         ['foo'], ('bar',), {'blah': 'blah'},
         old_class(), new_class()]

    t = time()
    for i in xrange(num_times):
        Copy(L)
    print 'Custom Copy:', time()-t

    t = time()
    for i in xrange(num_times):
        Copy(L, use_deepcopy=False)
    print 'Custom Copy Only Copying Lists/Tuples/Dicts (no classes):', time()-t

    t = time()
    for i in xrange(num_times):
        copy.copy(L)
    print 'copy.copy:', time()-t

    t = time()
    for i in xrange(num_times):
        copy.deepcopy(L)
    print 'copy.deepcopy:', time()-t

    t = time()
    for i in xrange(num_times):
        L[:]
    print 'list slicing [:]:', time()-t

    t = time()
    for i in xrange(num_times):
        list(L)
    print 'list(L):', time()-t

    t = time()
    for i in xrange(num_times):
        [i for i in L]
    print 'list expression(L):', time()-t

    t = time()
    for i in xrange(num_times):
        a = []
        a.extend(L)
    print 'list extend:', time()-t

    t = time()
    for i in xrange(num_times):
        a = []
        for y in L:
            a.append(y)
    print 'list append:', time()-t

    t = time()
    for i in xrange(num_times):
        a = []
        a.extend(i for i in L)
    print 'generator expression extend:', time()-t

Answer 3

我被告知 Python 3.3+ 添加 list.copy() 方法，该方法应该与切片一样快：

newlist = old_list.copy()

Answer 4

在 Python 中克隆或复制列表的选项有哪些？

在 Python 3 中，可以使用以下方式进行浅复制：

a_copy = a_list.copy()

在 Python 2 和 3 中，您可以获得原始片段的完整切片的浅复制：

a_copy = a_list[:]

说明

复制列表有两种语义方法。浅复制创建相同对象的新列表，深复制创建包含新的等效对象的新列表。

浅表复制

浅表复制仅复制列表本身，列表本身是对列表中对象的引用的容器。如果自身包含的对象是可变的并且其中一个对象发生了更改，则该更改将反映在两个列表中。

在 Python 2 和 3 中可以采用不同的方法来执行此操作。Python 2 的方法也适用于 Python 3。 Python

2

在 Python 2 中，制作列表浅表副本的惯用方法是使用原始列表的完整切片：

a_copy = a_list[:]

您还可以通过列表构造函数传递列表来完成同样的事情，

a_copy = list(a_list)

但使用构造函数的效率较低：

>>> timeit
>>> l = range(20)
>>> min(timeit.repeat(lambda: l[:]))
0.30504298210144043
>>> min(timeit.repeat(lambda: list(l)))
0.40698814392089844

3

在 Python 3 中，列表获取 list.copy 方法：

a_copy = a_list.copy()

在 Python 3.5 中：

>>> import timeit
>>> l = list(range(20))
>>> min(timeit.repeat(lambda: l[:]))
0.38448613602668047
>>> min(timeit.repeat(lambda: list(l)))
0.6309100328944623
>>> min(timeit.repeat(lambda: l.copy()))
0.38122922903858125

Python 另一个指针不进行复制

使用 new_list = my_list 然后在每次 my_list 更改时修改 new_list。这是为什么？

my_list 只是一个指向内存中实际列表的名称。当您说 new_list = my_list 时，您并不是在制作副本，您只是添加了另一个指向内存中原始列表的名称。当我们复制列表时，我们可能会遇到类似的问题。

>>> l = [[], [], []]
>>> l_copy = l[:]
>>> l_copy
[[], [], []]
>>> l_copy[0].append('foo')
>>> l_copy
[['foo'], [], []]
>>> l
[['foo'], [], []]

该列表只是指向内容的指针数组，因此浅拷贝仅复制指针，因此您有两个不同的列表，但它们具有相同的内容。要复制内容，您需要深层复制。

深层复制

要创建列​​表的深层副本，在 Python 2 或 3 中，请使用 deepcopy< copy 模块中的 /code>：

import copy
a_deep_copy = copy.deepcopy(a_list)

演示这如何允许我们创建新的子列表：

>>> import copy
>>> l
[['foo'], [], []]
>>> l_deep_copy = copy.deepcopy(l)
>>> l_deep_copy[0].pop()
'foo'
>>> l_deep_copy
[[], [], []]
>>> l
[['foo'], [], []]

因此我们看到深度复制的列表是与原始列表完全不同的列表。您可以推出自己的函数 - 但不要这样做。您可能会产生使用标准库的深度复制函数不会出现的错误。

不要使用 eval

您可能会看到这被用作深度复制的一种方式，但不要这样做：

problematic_deep_copy = eval(repr(a_list))

1. 这是危险的，特别是当您正在评估来自您不信任的来源的某些内容时。
2. 如果您正在复制的子元素没有可以通过评估来重现等效元素的表示，那么它是不可靠的。
3. 它的性能也较差。

在 64 位 Python 2.7 中：

>>> import timeit
>>> import copy
>>> l = range(10)
>>> min(timeit.repeat(lambda: copy.deepcopy(l)))
27.55826997756958
>>> min(timeit.repeat(lambda: eval(repr(l))))
29.04534101486206

在 64 位 Python 3.5 中：

>>> import timeit
>>> import copy
>>> l = list(range(10))
>>> min(timeit.repeat(lambda: copy.deepcopy(l)))
16.84255409205798
>>> min(timeit.repeat(lambda: eval(repr(l))))
34.813894678023644

Answer 5

让我们从头开始探讨这个问题。

因此，假设您有两个列表：

list_1 = ['01', '98']
list_2 = [['01', '98']]

我们必须复制这两个列表，现在从第一个列表开始：

所以首先让我们尝试将变量 copy 设置为我们的原始列表 list_1：

copy = list_1

现在，如果您认为复制了 list_1，那么您就错了。 id 函数可以告诉我们两个变量是否可以指向同一个对象。让我们试试这个：

print(id(copy))
print(id(list_1))

输出是：

4329485320
4329485320

两个变量是完全相同的参数。你很惊讶吗？

正如我们所知，Python 不会在变量中存储任何内容，变量只是引用对象，而对象存储值。这里的对象是一个列表，但我们通过两个不同的变量名创建了对同一对象的两个引用。这意味着两个变量都指向同一个对象，只是名称不同。

当您执行 copy = list_1 时，它实际上正在执行：

图像中的 list_1 和 copy 是两个变量名称，但两个变量的对象是相同的，即 list。

因此，如果您尝试修改复制的列表，那么它也会修改原始列表，因为该列表只有一个，无论您从复制的列表还是原始列表中执行操作，您都会修改该列表：

copy[0] = "modify"

print(copy)
print(list_1)

输出：

['modify', '98']
['modify', '98']

所以它修改了原始列表list：

现在让我们转向复制列表的 Pythonic 方法。

copy_1 = list_1[:]

这个方法解决了我们遇到的第一个问题：

print(id(copy_1))
print(id(list_1))

4338792136
4338791432

所以我们可以看到两个列表都有不同的 id，这意味着两个变量都指向不同的对象。所以这里实际发生的是：

现在让我们尝试修改列表，看看是否仍然面临之前的问题：

copy_1[0] = "modify"

print(list_1)
print(copy_1)

输出为：

['01', '98']
['modify', '98']

如您所见，它只修改了复制的列表。这意味着它起作用了。

你认为我们已经完成了吗？不，让我们尝试复制我们的嵌套列表。

copy_2 = list_2[:]

list_2 应引用另一个对象，该对象是 list_2 的副本。让我们检查一下：

print(id((list_2)), id(copy_2))

我们得到了输出：

4330403592 4330403528

现在我们可以假设两个列表都指向不同的对象，所以现在让我们尝试修改它，看看它给出了我们想要的结果：

copy_2[0][1] = "modify"

print(list_2, copy_2)

这给了我们输出：

[['01', 'modify']] [['01', 'modify']]

这可能看起来有点令人困惑，因为我们之前使用的方法同样有效。让我们试着理解这一点。

当您这样做时：

copy_2 = list_2[:]

您仅复制外部列表，而不复制内部列表。我们可以再次使用 id 函数来检查这一点。

print(id(copy_2[0]))
print(id(list_2[0]))

输出是：

4329485832
4329485832

当我们执行 copy_2 = list_2[:] 时，会发生这种情况：

< img src="https://i.sstatic.net/3hPti.jpg" alt="在此处输入图像描述">

它创建列表的副本，但仅创建外部列表副本，而不创建嵌套列表副本。两个变量的嵌套列表是相同的，因此如果您尝试修改嵌套列表，那么它也会修改原始列表，因为两个列表的嵌套列表对象是相同的。

解决办法是什么？解决方案是“deepcopy”函数。

from copy import deepcopy
deep = deepcopy(list_2)

让我们检查一下：

print(id((list_2)), id(deep))

4322146056 4322148040

两个外部列表都有不同的 ID。让我们在内部嵌套列表上尝试一下。

print(id(deep[0]))
print(id(list_2[0]))

输出是：

4322145992
4322145800

如您所见，两个 ID 不同，这意味着我们可以假设两个嵌套列表现在都指向不同的对象。

这意味着当您执行 deep = deepcopy(list_2) 时实际会发生什么：

两个嵌套列表都指向不同的对象，并且它们现在有单独的嵌套列表副本。

现在让我们尝试修改嵌套列表，看看它是否解决了前面的问题：

deep[0][1] = "modify"
print(list_2, deep)

它输出：

[['01', '98']] [['01', 'modify']]

正如你所看到的，它没有修改原始的嵌套列表，它只修改了复制的列表。

Answer 6

已经有很多答案告诉您如何制作正确的副本，但没有一个答案说明为什么您的原始“副本”失败。

Python 不将值存储在变量中；它将名称绑定到对象。您最初的分配获取了 my_list 引用的对象，并将其绑定到 new_list 。无论您使用哪个名称，仍然只有一个列表，因此将其引用为 my_list 时所做的更改将在将其引用为 new_list 时保留。这个问题的其他每个答案都为您提供了创建新对象以绑定到 new_list 的不同方法。

列表中的每个元素的作用就像一个名称，因为每个元素非独占地绑定到一个对象。浅拷贝创建一个新列表，其元素绑定到与之前相同的对象。

new_list = list(my_list)  # or my_list[:], but I prefer this syntax
# is simply a shorter way of:
new_list = [element for element in my_list]

要使列表复制更进一步，请复制列表引用的每个对象，并将这些元素副本绑定到新列表。

import copy  
# each element must have __copy__ defined for this...
new_list = [copy.copy(element) for element in my_list]

这还不是深层复制，因为列表的每个元素都可能引用其他对象，就像列表绑定到其元素一样。要递归复制列表中的每个元素，然后复制每个元素引用的每个其他对象，依此类推：执行深度复制。

import copy
# each element must have __deepcopy__ defined for this...
new_list = copy.deepcopy(my_list)

有关复制中极端情况的更多信息，请参阅文档。

Answer 7

使用事物[:]

>>> a = [1,2]
>>> b = a[:]
>>> a += [3]
>>> a
[1, 2, 3]
>>> b
[1, 2]
>>> 

Answer 8

Python 3.6 计时

以下是使用 Python 3.6.8 的计时结果。请记住，这些时间是相对的，而不是绝对的。

我坚持只做浅拷贝，并且还添加了一些 Python 2 中不可能的新方法，例如 list.copy() （Python 3 切片等效）和两种形式的 列表解包（*new_list, = list 和 new_list = [*list]）：

METHOD                TIME TAKEN
b = [*a]               2.75180600000021
b = a * 1              3.50215399999990
b = a[:]               3.78278899999986  # Python 2 winner (see above)
b = a.copy()           4.20556500000020  # Python 3 "slice equivalent" (see above)
b = []; b.extend(a)    4.68069800000012
b = a[0:len(a)]        6.84498999999959
*b, = a                7.54031799999984
b = list(a)            7.75815899999997
b = [i for i in a]    18.4886440000000
b = copy.copy(a)      18.8254879999999
b = []
for item in a:
  b.append(item)      35.4729199999997

我们可以可以看出，Python 2 的获胜者仍然表现出色，但并没有比 Python 3 list.copy() 优势太多，特别是考虑到后者具有出色的可读性。

黑马是解包和重新打包方法 (b = [*a])，它比原始切片快约 25%，是其他解包方法 ( *b, = a)。

b = a * 1 的表现也出奇的好。

请注意，这些方法不会为列表以外的任何输入输出等效结果。它们都适用于可切片对象，少数适用于任何可迭代对象，但仅限于复制.copy() 适用于更通用的 Python 对象。

---

这是感兴趣的各方的测试代码（来自此处的模板 ）：

import timeit

COUNT = 50000000
print("Array duplicating. Tests run", COUNT, "times")
setup = 'a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; import copy'

print("b = list(a)\t\t", timeit.timeit(stmt='b = list(a)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = copy.copy(a)\t", timeit.timeit(stmt='b = copy.copy(a)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a.copy()\t\t", timeit.timeit(stmt='b = a.copy()', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a[:]\t\t", timeit.timeit(stmt='b = a[:]', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a[0:len(a)]\t\t", timeit.timeit(stmt='b = a[0:len(a)]', setup=setup, number=COUNT))
print("*b, = a\t\t\t", timeit.timeit(stmt='*b, = a', setup=setup, number=COUNT))
print("b = []; b.extend(a)\t", timeit.timeit(stmt='b = []; b.extend(a)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = []; for item in a: b.append(item)\t", timeit.timeit(stmt='b = []\nfor item in a:  b.append(item)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = [i for i in a]\t", timeit.timeit(stmt='b = [i for i in a]', setup=setup, number=COUNT))
print("b = [*a]\t\t", timeit.timeit(stmt='b = [*a]', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a * 1\t\t", timeit.timeit(stmt='b = a * 1', setup=setup, number=COUNT))

Answer 9

Python 执行此操作的习惯用法是 newList = oldList[:]

Answer 10

所有其他贡献者都给出了很棒答案，当您有一个单一维度（分级）列表时，这些答案有效，但是到目前为止提到的方法中，只有copy.deepcopy()当您使用多维嵌套列表（列表的列表）时，可以克隆/复制列表，而不是让它指向嵌套的 list 对象。虽然 Felix Kling 在他的回答中提到了这一点，但这个问题还有更多内容，并且可能有一个解决方法内置函数可能被证明是deepcopy的更快替代方案。

虽然 new_list = old_list[:]、copy.copy(old_list)' 和 Py3k old_list.copy() 适用于单级列表，它们恢复为指向嵌套在 old_list 和 new_list 中的 list 对象，并更改为 list 之一code> 对象在另一个中永久存在。

编辑：新信息曝光

正如 Aaron Hall 和 PM 2Ring 使用 eval() 不仅是一个坏主意，而且比 copy.deepcopy( 慢得多）。

这意味着对于多维列表，唯一的选项是copy.deepcopy()。话虽如此，它确实不是一个选择，因为当您尝试在中等大小的多维数组上使用它时，性能会急剧下降。我尝试使用 42x42 数组来timeit，对于生物信息学应用来说，这并不是闻所未闻的，甚至是那么大，我放弃了等待响应，只是开始在这篇文章中输入我的编辑内容。

似乎唯一真正的选择是初始化多个列表并独立地处理它们。如果有人对如何处理多维列表复制有任何其他建议，我们将不胜感激。

正如其他人所说，使用 copy 模块和 copy.deepcopy 存在重大性能问题<对于多维列表。

Answer 11

令我惊讶的是，这一点还没有被提及，所以为了完整起见......

您可以使用“splat 运算符”执行列表解包：*，这也将复制列表的元素。

old_list = [1, 2, 3]

new_list = [*old_list]

new_list.append(4)
old_list == [1, 2, 3]
new_list == [1, 2, 3, 4]

此方法的明显缺点是它仅在 Python 3.5+ 中可用。

不过，从时间角度来看，这似乎比其他常见方法表现更好。

x = [random.random() for _ in range(1000)]

%timeit a = list(x)
%timeit a = x.copy()
%timeit a = x[:]

%timeit a = [*x]

#: 2.47 µs ± 38.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
#: 2.47 µs ± 54.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
#: 2.39 µs ± 58.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

#: 2.22 µs ± 43.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

Answer 12

new_list = my_list[:]

new_list = my_list

尝试理解这一点。假设 my_list 位于堆内存中的 X 位置，即 my_list 指向 X。现在通过分配 new_list = my_list 你让new_list指向X。这称为浅拷贝。

现在，如果您分配 new_list = my_list[:]，您只需将 my_list 的每个对象复制到 new_list 即可。这称为深层复制。

您可以执行此操作的其他方法是：

• new_list = 列表(old_list)
  

• 导入副本
  new_list = copy.deepcopy(old_list)
  

Answer 13

已经给出的答案中缺少一种独立于 python 版本的非常简单的方法，您可以在大多数时间使用该答案（至少我这样做）：

new_list = my_list * 1       # Solution 1 when you are not using nested lists

但是，if my_list 包含其他容器（例如，嵌套列表），您必须按照复制库中上述答案中其他人的建议使用deepcopy。例如：

import copy
new_list = copy.deepcopy(my_list)   # Solution 2 when you are using nested lists

.奖励：如果您不想复制元素，请使用（又名浅复制）：

new_list = my_list[:]

---

让我们了解解决方案 #1 和解决方案 #2 之间的区别

>>> a = range(5)
>>> b = a*1
>>> a,b
([0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4])
>>> a[2] = 55
>>> a,b
([0, 1, 55, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4])

正如您所看到的，解决方案 #1 工作得很好当我们不使用嵌套列表时。让我们检查一下当我们将解决方案 #1 应用于嵌套列表时会发生什么。

>>> from copy import deepcopy
>>> a = [range(i,i+4) for i in range(3)]
>>> a
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]
>>> b = a*1
>>> c = deepcopy(a)
>>> for i in (a, b, c): print i
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]
>>> a[2].append('99')
>>> for i in (a, b, c): print i
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5, 99]]
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5, 99]]   # Solution #1 didn't work in nested list
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]       # Solution #2 - DeepCopy worked in nested list

Answer 14

我想发布一些与其他答案略有不同的内容。尽管这很可能不是最容易理解或最快的选项，但它提供了深度复制如何工作的一些内部视图，并且是深度复制的另一种替代选项。我的函数是否有错误并不重要，因为这样做的目的是展示一种复制问题答案等对象的方法，同时也用它来解释深度复制的核心工作原理。

任何深复制功能的核心都是进行浅复制的方法。如何？简单的。任何深度复制函数仅复制不可变对象的容器。当您深度复制嵌套列表时，您只是复制外部列表，而不是列表内部的可变对象。您只是复制容器。对于班级来说也是如此。当您深度复制一个类时，您会深度复制它的所有可变属性。那么，怎么样？为什么你只需要复制容器，比如列表、字典、元组、迭代器、类和类实例？

这很简单。可变对象实际上无法被复制。它永远无法更改，因此它只是一个值。这意味着您永远不必重复字符串、数字、布尔值或其中任何一个。但是如何复制容器呢？简单的。您只需使用所有值初始化一个新容器。 Deepcopy 依赖于递归。它会复制所有容器，甚至是内部有容器的容器，直到没有容器留下。容器是一个不可变的对象。

一旦你知道了这一点，在没有任何引用的情况下完全复制一个对象就非常容易了。这是一个用于深度复制基本数据类型的函数（不适用于自定义类，但您可以随时添加它）

def deepcopy(x):
  immutables = (str, int, bool, float)
  mutables = (list, dict, tuple)
  if isinstance(x, immutables):
    return x
  elif isinstance(x, mutables):
    if isinstance(x, tuple):
      return tuple(deepcopy(list(x)))
    elif isinstance(x, list):
      return [deepcopy(y) for y in x]
    elif isinstance(x, dict):
      values = [deepcopy(y) for y in list(x.values())]
      keys = list(x.keys())
      return dict(zip(keys, values))

Python 自己的内置深度复制基于该示例。唯一的区别是它支持其他类型，并且还通过将属性复制到新的重复类中来支持用户类，并且还通过使用备忘录列表或字典引用已经看到的对象来阻止无限递归。这就是制作深拷贝的真正目的。从本质上讲，制作深复制只是制作浅复制。我希望这个答案能为问题增添一些内容。

示例

假设您有以下列表：[1, 2, 3]。不可变数字不能重复，但另一层可以。您可以使用列表理解来复制它： [x for x in [1, 2, 3]]

现在，假设您有这个列表： [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]。这次，您想要创建一个函数，它使用递归来深度复制列表的所有层。而不是以前的列表理解：

[x for x in _list]

它对列表使用新的列表：

[deepcopy_list(x) for x in _list]

并且 deepcopy_list 看起来像这样：

def deepcopy_list(x):
  if isinstance(x, (str, bool, float, int)):
    return x
  else:
    return [deepcopy_list(y) for y in x]

那么现在你有一个可以深度复制 strs、bools、floast、ints 的任何列表的函数甚至使用递归列出无限多个层。这就是深度复制。

TLDR：Deepcopy 使用递归来复制对象，并且仅返回与之前相同的不可变对象，因为不可变对象无法复制。但是，它会深度复制可变对象的最内层，直到到达对象的最外可变层。

Answer 15

请注意，在某些情况下，如果您定义了自己的自定义类并且想要保留属性，那么您应该使用 copy.copy() 或 copy.deepcopy() 而不是替代方案，例如在 Python 3 中：

import copy

class MyList(list):
    pass

lst = MyList([1,2,3])

lst.name = 'custom list'

d = {
'original': lst,
'slicecopy' : lst[:],
'lstcopy' : lst.copy(),
'copycopy': copy.copy(lst),
'deepcopy': copy.deepcopy(lst)
}


for k,v in d.items():
    print('lst: {}'.format(k), end=', ')
    try:
        name = v.name
    except AttributeError:
        name = 'NA'
    print('name: {}'.format(name))

输出：

lst: original, name: custom list
lst: slicecopy, name: NA
lst: lstcopy, name: NA
lst: copycopy, name: custom list
lst: deepcopy, name: custom list

Answer 16

请记住，在 Python 中，当您这样做时：

    list1 = ['apples','bananas','pineapples']
    list2 = list1

List2 并不存储实际列表，而是存储对 list1 的引用。因此，当您对 list1 执行任何操作时，list2 也会发生变化。使用复制模块（非默认，在 pip 上下载）制作列表的原始副本（copy.copy() 对于简单列表，copy.deepcopy() 对于嵌套的）。这将生成一个不随第一个列表更改的副本。

Answer 17

通过 id 和 gc 查看内存的一个稍微实用的角度。

>>> b = a = ['hell', 'word']
>>> c = ['hell', 'word']

>>> id(a), id(b), id(c)
(4424020872, 4424020872, 4423979272) 
     |           |
      -----------

>>> id(a[0]), id(b[0]), id(c[0])
(4424018328, 4424018328, 4424018328) # all referring to same 'hell'
     |           |           |
      -----------------------

>>> id(a[0][0]), id(b[0][0]), id(c[0][0])
(4422785208, 4422785208, 4422785208) # all referring to same 'h'
     |           |           |
      -----------------------

>>> a[0] += 'o'
>>> a,b,c
(['hello', 'word'], ['hello', 'word'], ['hell', 'word'])  # b changed too
>>> id(a[0]), id(b[0]), id(c[0])
(4424018384, 4424018384, 4424018328) # augmented assignment changed a[0],b[0]
     |           |
      -----------

>>> b = a = ['hell', 'word']
>>> id(a[0]), id(b[0]), id(c[0])
(4424018328, 4424018328, 4424018328) # the same hell
     |           |           |
      -----------------------

>>> import gc
>>> gc.get_referrers(a[0]) 
[['hell', 'word'], ['hell', 'word']]  # one copy belong to a,b, the another for c
>>> gc.get_referrers(('hell'))
[['hell', 'word'], ['hell', 'word'], ('hell', None)] # ('hello', None) 

Answer 18

这是因为，行 new_list = my_list 为变量 my_list 分配了一个新引用，即 new_list
这类似于下面给出的 C 代码，

int my_list[] = [1,2,3,4];
int *new_list;
new_list = my_list;

您应该使用复制模块来创建一个新列表

import copy
new_list = copy.deepcopy(my_list)

Answer 19

还有另一种方法可以复制之前未列出的列表：添加一个空列表：l2 = l + []。

我用Python 3.8测试了它：

l = [1,2,3]
l2 = l + []
print(l,l2)
l[0] = 'a'
print(l,l2)

这不是最好的答案，但它有效。

Answer 20

深度复制选项是唯一适合我的方法：

from copy import deepcopy

a = [   [ list(range(1, 3)) for i in range(3) ]   ]
b = deepcopy(a)
b[0][1]=[3]
print('Deep:')
print(a)
print(b)
print('-----------------------------')
a = [   [ list(range(1, 3)) for i in range(3) ]   ]
b = a*1
b[0][1]=[3]
print('*1:')
print(a)
print(b)
print('-----------------------------')
a = [   [ list(range(1, 3)) for i in range(3) ] ]
b = a[:]
b[0][1]=[3]
print('Vector copy:')
print(a)
print(b)
print('-----------------------------')
a = [   [ list(range(1, 3)) for i in range(3) ]  ]
b = list(a)
b[0][1]=[3]
print('List copy:')
print(a)
print(b)
print('-----------------------------')
a = [   [ list(range(1, 3)) for i in range(3) ]  ]
b = a.copy()
b[0][1]=[3]
print('.copy():')
print(a)
print(b)
print('-----------------------------')
a = [   [ list(range(1, 3)) for i in range(3) ]  ]
b = a
b[0][1]=[3]
print('Shallow:')
print(a)
print(b)
print('-----------------------------')

导致输出：

Deep:
[[[1, 2], [1, 2], [1, 2]]]
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
-----------------------------
*1:
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
-----------------------------
Vector copy:
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
-----------------------------
List copy:
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
-----------------------------
.copy():
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
-----------------------------
Shallow:
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
-----------------------------

Answer 21

使用的方法取决于要复制的列表的内容。如果列表包含嵌套的dicts，则深度复制是唯一有效的方法，否则答案中列出的大多数方法（切片、循环[for]、复制、扩展、组合或解包）都将有效并以相似的时间执行（循环和深度复制除外，它们的执行情况最差）。

脚本

from random import randint
from time import time
import copy

item_count = 100000

def copy_type(l1: list, l2: list):
  if l1 == l2:
    return 'shallow'
  return 'deep'

def run_time(start, end):
  run = end - start
  return int(run * 1000000)

def list_combine(data):
  l1 = [data for i in range(item_count)]
  start = time()
  l2 = [] + l1
  end = time()
  if type(data) == dict:
    l2[0]['test'].append(1)
  elif type(data) == list:
    l2.append(1)
  return {'method': 'combine', 'copy_type': copy_type(l1, l2), 
          'time_µs': run_time(start, end)}

def list_extend(data):
  l1 = [data for i in range(item_count)]
  start = time()
  l2 = []
  l2.extend(l1)
  end = time()
  if type(data) == dict:
    l2[0]['test'].append(1)
  elif type(data) == list:
    l2.append(1)
  return {'method': 'extend', 'copy_type': copy_type(l1, l2), 
          'time_µs': run_time(start, end)}

def list_unpack(data):
  l1 = [data for i in range(item_count)]
  start = time()
  l2 = [*l1]
  end = time()
  if type(data) == dict:
    l2[0]['test'].append(1)
  elif type(data) == list:
    l2.append(1)
  return {'method': 'unpack', 'copy_type': copy_type(l1, l2), 
          'time_µs': run_time(start, end)}

def list_deepcopy(data):
  l1 = [data for i in range(item_count)]
  start = time()
  l2 = copy.deepcopy(l1)
  end = time()
  if type(data) == dict:
    l2[0]['test'].append(1)
  elif type(data) == list:
    l2.append(1)
  return {'method': 'deepcopy', 'copy_type': copy_type(l1, l2), 
          'time_µs': run_time(start, end)}

def list_copy(data):
  l1 = [data for i in range(item_count)]
  start = time()
  l2 = list.copy(l1)
  end = time()
  if type(data) == dict:
    l2[0]['test'].append(1)
  elif type(data) == list:
    l2.append(1)
  return {'method': 'copy', 'copy_type': copy_type(l1, l2), 
          'time_µs': run_time(start, end)}

def list_slice(data):
  l1 = [data for i in range(item_count)]
  start = time()
  l2 = l1[:]
  end = time()
  if type(data) == dict:
    l2[0]['test'].append(1)
  elif type(data) == list:
    l2.append(1)
  return {'method': 'slice', 'copy_type': copy_type(l1, l2), 
          'time_µs': run_time(start, end)}

def list_loop(data):
  l1 = [data for i in range(item_count)]
  start = time()
  l2 = []
  for i in range(len(l1)):
    l2.append(l1[i])
  end = time()
  if type(data) == dict:
    l2[0]['test'].append(1)
  elif type(data) == list:
    l2.append(1)
  return {'method': 'loop', 'copy_type': copy_type(l1, l2), 
          'time_µs': run_time(start, end)}

def list_list(data):
  l1 = [data for i in range(item_count)]
  start = time()
  l2 = list(l1)
  end = time()
  if type(data) == dict:
    l2[0]['test'].append(1)
  elif type(data) == list:
    l2.append(1)
  return {'method': 'list()', 'copy_type': copy_type(l1, l2), 
          'time_µs': run_time(start, end)}

if __name__ == '__main__':
  list_type = [{'list[dict]': {'test': [1, 1]}}, 
          {'list[list]': [1, 1]}]
  store = []
  for data in list_type:
    key = list(data.keys())[0]
    store.append({key: [list_unpack(data[key]), list_extend(data[key]), 
                list_combine(data[key]), list_deepcopy(data[key]), 
                list_copy(data[key]), list_slice(data[key]),           
                list_loop(data[key])]})
  print(store)

结果

[{"list[dict]": [
  {"method": "unpack", "copy_type": "shallow", "time_µs": 56149},
  {"method": "extend", "copy_type": "shallow", "time_µs": 52991},
  {"method": "combine", "copy_type": "shallow", "time_µs": 53726},
  {"method": "deepcopy", "copy_type": "deep", "time_µs": 2702616},
  {"method": "copy", "copy_type": "shallow", "time_µs": 52204},
  {"method": "slice", "copy_type": "shallow", "time_µs": 52223},
  {"method": "loop", "copy_type": "shallow", "time_µs": 836928}]},
{"list[list]": [
  {"method": "unpack", "copy_type": "deep", "time_µs": 52313},
  {"method": "extend", "copy_type": "deep", "time_µs": 52550},
  {"method": "combine", "copy_type": "deep", "time_µs": 53203},
  {"method": "deepcopy", "copy_type": "deep", "time_µs": 2608560},
  {"method": "copy", "copy_type": "deep", "time_µs": 53210},
  {"method": "slice", "copy_type": "deep", "time_µs": 52937},
  {"method": "loop", "copy_type": "deep", "time_µs": 834774}
]}]

Answer 22

框架挑战：您的应用程序真的需要复制吗？

我经常看到尝试以某种迭代方式修改列表副本的代码。为了构造一个简单的例子，假设我们有一个不起作用的代码（因为 x 不应该被修改），例如：

x = [8, 6, 7, 5, 3, 0, 9]
y = x
for index, element in enumerate(y):
    y[index] = element * 2
# Expected result:
# x = [8, 6, 7, 5, 3, 0, 9] <-- this is where the code is wrong.
# y = [16, 12, 14, 10, 6, 0, 18]

人们自然会问如何使 y 成为 y 的副本code>x，而不是同一列表的名称，以便 for 循环执行正确的操作。

但这是错误的做法。从功能上讲，我们真正想要做的是创建一个基于原始列表的新列表。

我们不需要先制作副本来做到这一点，而且通常也不应该这样做。

当我们需要将逻辑应用于每个元素时，

最自然的工具就是列表理解。通过这种方式，我们编写了逻辑来告诉我们所需结果中的元素如何与原始元素相关。简洁、优雅、富有表现力；我们避免了在 for 循环中修改 y 副本的需要（因为 分配给迭代变量不会影响列表 - 与我们首先想要副本的原因相同！）。

对于上面的例子，它看起来像：

x = [8, 6, 7, 5, 3, 0, 9]
y = [element * 2 for element in x]

列表推导式非常强大；我们还可以使用它们通过带有 if 子句的规则过滤掉元素，并且我们可以链接 for 和 if 子句（它的工作方式类似于相应的命令式代码，具有相同的子句以相同的顺序；只有最终出现在结果列表中的值被移动到前面，而不是位于“最里面”的部分）。如果计划是在修改副本的同时迭代原始版本以避免出现问题，通常有一种更令人愉快的方法具有过滤列表理解。

当我们需要按位置拒绝或插入特定元素时

假设我们有类似的东西

x = [8, 6, 7, 5, 3, 0, 9]
y = x
del y[2:-2] # oops, x was changed inappropriately

而不是首先将 y 制作为单独的副本以删除我们不想要的部分，我们可以构建一个列表将我们想要的部分放在一起。因此：

x = [8, 6, 7, 5, 3, 0, 9]
y = x[:2] + x[-2:]

通过切片处理插入、替换等就留作练习了。只需推理出您希望结果包含哪些子序列即可。一个特殊情况是制作反向副本 - 假设我们根本需要一个新列表（而不仅仅是反向迭代），我们可以直接通过切片来创建它，而不是克隆然后使用.reverse。

---

这些方法 - 如列表理解 - 还具有以下优点：它们将所需结果创建为表达式，而不是通过程序就地修改现有对象（以及 返回无）。这对于以“流畅”的风格编写代码来说更加方便。

Answer 23

对每种复制模式的简短说明：

浅复制构造一个新的复合对象，然后（尽可能）将引用插入到原始对象中 - 创建浅复制：

new_list = my_list

A 深层复制构造一个新的复合对象，然后递归地将原始对象的副本插入其中 - 创建深层复制：

new_list = list(my_list)

list()适用于深层简单列表的副本，例如：

my_list = ["A","B","C"]

但是，对于复杂列表，例如...

my_complex_list = [{'A' : 500, 'B' : 501},{'C' : 502}]

...使用 deepcopy()：

import copy
new_complex_list = copy.deepcopy(my_complex_list)

Answer 24

new_list = my_list

因为：new_list 只会引用 my_list，并且在 new_list 中所做的更改也会自动在 my_list 中进行> 反之亦然

有两种简单的方法可以复制列表

new_list = my_list.copy()

或

new_list = list(my_list)