所有其他贡献者都给出了很好的答案，当你有一个单一维度（水平化）列表时，这些方法是有效的，但是在目前提到的方法中，只有copy.deepcopy（）可以克隆/复制列表，而当你使用多维嵌套列表（列表列表）时，它不会指向嵌套列表对象。虽然菲利克斯·克林在他的回答中提到了这一点，但这个问题还有一点问题，可能还有一个使用内置程序的解决方案，这可能会证明是深度复制的更快替代方案。

虽然new_list=old_list[：]，copy.copy（old_list）'和Py3k old_list.copy（）适用于单层列表，但它们恢复为指向嵌套在old_list和new_list中的列表对象，对其中一个列表对象的更改将在另一个列表中永久化。

编辑：新信息曝光

正如Aaron Hall和PM 2Ring所指出的那样，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（）。尽管如此，当您尝试在中等大小的多维数组上使用它时，它确实不是一个选项，因为性能会下降。我尝试使用42x42阵列来计时，这是前所未闻的，甚至对于生物信息学应用程序来说也是如此之大，我放弃了等待响应，只是开始在这篇文章中输入我的编辑。似乎唯一真正的选择就是初始化多个列表并独立处理它们。如果有人对如何处理多维列表复制有任何其他建议，将不胜感激。

正如其他人所说的那样，在多维列表中使用copy模块和copy.devcopy存在严重的性能问题。

通过id和gc查看内存的一个稍微实用的视角。

>>> 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) 

请注意，在某些情况下，如果您定义了自己的自定义类，并且希望保留这些属性，则应使用copy.copy（）或copy.deepcopy（），而不是其他选项，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

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。

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。

所有其他贡献者都给出了很好的答案，当你有一个单一维度（水平化）列表时，这些方法是有效的，但是在目前提到的方法中，只有copy.deepcopy（）可以克隆/复制列表，而当你使用多维嵌套列表（列表列表）时，它不会指向嵌套列表对象。虽然菲利克斯·克林在他的回答中提到了这一点，但这个问题还有一点问题，可能还有一个使用内置程序的解决方案，这可能会证明是深度复制的更快替代方案。

虽然new_list=old_list[：]，copy.copy（old_list）'和Py3k old_list.copy（）适用于单层列表，但它们恢复为指向嵌套在old_list和new_list中的列表对象，对其中一个列表对象的更改将在另一个列表中永久化。

编辑：新信息曝光

正如Aaron Hall和PM 2Ring所指出的那样，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（）。尽管如此，当您尝试在中等大小的多维数组上使用它时，它确实不是一个选项，因为性能会下降。我尝试使用42x42阵列来计时，这是前所未闻的，甚至对于生物信息学应用程序来说也是如此之大，我放弃了等待响应，只是开始在这篇文章中输入我的编辑。似乎唯一真正的选择就是初始化多个列表并独立处理它们。如果有人对如何处理多维列表复制有任何其他建议，将不胜感激。

正如其他人所说的那样，在多维列表中使用copy模块和copy.devcopy存在严重的性能问题。

菲利克斯已经给出了一个很好的答案，但我想我应该对各种方法进行速度比较：

10.59秒（105.9µs/itn）-copy.depcopy（旧列表）10.16秒（101.6µs/itn）-纯Python Copy（）方法使用deepcopy复制类1.488秒（14.88µs/itn）-纯Python Copy（）方法不复制类（仅dicts/lists/tuples）0.325秒（3.25µs/itn）-对于old_list:new_list.append（项目）中的项目0.217秒（2.17µs/itn）-[i代表old_list]（列表理解）0.186秒（1.86µs/itn）-复制副本（old_list）0.075秒（0.75µs/itn）-列表（旧列表）0.053秒（0.53µs/itn）-新列表=[]；新列表扩展（旧列表）0.039秒（0.39µs/itn）-old_list[：]（列表切片）

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

（如果有人感兴趣或想提出任何问题，以下是脚本：）

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