还有另一种方法可以复制一个直到现在才列出的列表：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，但它奏效了。

对每种复制模式的简短解释：

浅层副本构造一个新的复合对象，然后（在可能的范围内）向其中插入对原始对象的引用-创建浅层副本：

new_list = my_list

深度副本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，从而创建一个深度副本：

new_list = list(my_list)

list（）适用于简单列表的深度复制，例如：

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

但是，对于复杂的列表，如。。。

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

…使用deepcopy（）：

import copy
new_complex_list = copy.deepcopy(my_complex_list)

使用对象[：]

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

框架挑战：对于您的应用程序，您实际上需要复制吗？

我经常看到试图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示例，假设我们有非工作（因为不应该修改x）代码，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]

自然，人们会问如何使y成为x的副本，而不是同一列表的名称，这样for循环就会做正确的事情。

但这是错误的做法。从功能上讲，我们真正想做的是在原始列表的基础上创建一个新列表。

我们不需要先做一份拷贝，通常也不应该。

当我们需要对每个元素应用逻辑时

这方面的自然工具是列表理解。这样，我们编写逻辑，告诉我们期望结果中的元素如何与原始元素相关联。它简单、优雅、富有表现力；并且我们避免了在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-原因与我们首先想要副本的原因相同！）。

对于上面的示例，它看起来像：

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

列表理解非常强大；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（它的工作方式与相应的命令式代码类似，相同的子句的顺序相同；只有最终将在结果列表中结束的值才会移到前面，而不是在“最里面”部分）。如果计划是在修改副本以避免问题的同时迭代原始文件，那么通常有一种更令人愉快的方法来实现这一点，即理解过滤列表。

当我们需要按位置拒绝或插入特定元素时

假设我们有这样的东西

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

我们可以通过将我们不需要的部分放在一起来建立一个列表，而不是先创建一个单独的副本来删除我们不想要的部分。因此：

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

通过切片处理插入、替换等操作是一项练习。只需说明您希望结果包含哪些子序列。这种情况的一个特殊情况是制作一个反向副本-假设我们需要一个新列表（而不仅仅是反向迭代），我们可以通过切片直接创建它，而不是克隆然后使用.reverse。

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这些方法（如列表理解）还有一个优点，即它们将所需的结果创建为表达式，而不是通过程序性地就地修改现有对象（并返回None）。这对于以“流畅”风格编写代码更为方便。

让我惊讶的是，这还没有被提及，所以为了完整起见。。。

您可以使用“splat operator”：*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]

这种方法的明显缺点是它仅在Python 3.5+中可用。

尽管从时间上看，这似乎比其他常用方法表现得更好。

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)

在Python中克隆或复制列表有哪些选项？

在Python 3中，可以使用以下方法制作浅层副本：

a_copy = a_list.copy()

在Python 2和3中，您可以获得一个浅层副本，其中包含原始文件的完整切片：

a_copy = a_list[:]

解释

复制列表有两种语义方法。浅副本创建相同对象的新列表，深副本创建包含新等效对象的新的列表。

浅表副本

浅层副本仅复制列表本身，它是对列表中对象的引用的容器。如果包含的对象本身是可变的，并且其中一个对象发生了更改，则更改将反映在两个列表中。

在Python 2和3中有不同的方法来实现这一点。Python 2的方式也适用于Python 3。

Python 2

在Python 2中，制作列表的简单副本的惯用方法是使用原始列表的完整片段：

a_copy = a_list[:]

您也可以通过列表构造函数传递列表来完成相同的任务，

a_copy = list(a_list)

但是使用构造函数效率较低：

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

Python 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

生成另一个指针不会生成副本

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？

mylist只是一个指向内存中实际列表的名称。当你说new_list=my_list时，你不是在复制，只是在添加另一个指向内存中原始列表的名称。当我们复制列表时，也会遇到类似的问题。

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

列表只是指向内容的指针数组，因此浅层副本只是复制指针，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，您需要一个深度副本。

深度副本

要制作列表的深度副本，在Python 2或3中，请在复制模块中使用deepcopy：

import copy
a_deep_copy = copy.deepcopy(a_list)

要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'], [], []]

所以我们看到，深度复制的列表与原始列表完全不同。你可以滚动自己的函数，但不要。通过使用标准库的deepcopy功能，您很可能会创建一些错误。

不使用eval

你可能会看到这是一种深度复制的方式，但不要这样做：

problematic_deep_copy = eval(repr(a_list))

这是很危险的，特别是当你从一个你不信任的来源评估某件事情时。如果要复制的子元素没有一个可以求值以重现等效元素的表示，那么它就不可靠。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上：

>>> 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