使用new_list=my_list时,对new_list的任何修改都会每次更改my_list。为什么会出现这种情况,以及如何克隆或复制列表以防止出现这种情况?
当前回答
已经有很多答案告诉你如何制作一个正确的副本,但没有一个答案说明为什么你的原始“副本”失败了。
Python不在变量中存储值;它将名称绑定到对象。您的原始赋值接受my_list引用的对象,并将其绑定到new_list。无论使用哪一个名称,仍然只有一个列表,因此当将其引用为my_list时所做的更改将在将其引用成new_list时保持不变。这个问题的每个其他答案都为您提供了创建新对象以绑定到new_list的不同方法。
列表中的每个元素都像一个名称,因为每个元素都以非独占方式绑定到一个对象。浅层副本创建一个新列表,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]
要使列表副本更进一步,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]
这还不是深度复制,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)
有关复制中的角盒的详细信息,请参阅文档。
其他回答
Python的习惯用法是newList=oldList[:]
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。
使用对象[:]
>>> a = [1,2]
>>> b = a[:]
>>> a += [3]
>>> a
[1, 2, 3]
>>> b
[1, 2]
>>>
在已经给出的答案中,缺少了一个独立于python版本的非常简单的方法,您可以在大多数时间使用(至少我这样做):
new_list = my_list * 1 # Solution 1 when you are not using nested lists
但是,如果my_list包含其他容器(例如,嵌套列表),则必须按照复制库中上述答案中的其他建议使用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(AKA浅层复制):
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,当我们不使用嵌套列表时,解决方案#1工作得很好。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
new_list = my_list[:]
new_list=我的列表
试着理解这一点。假设my_list位于堆内存中的位置X,即my_list指向X。现在,通过指定new_list=my_list,可以让new_list指向X。这就是所谓的浅拷贝。
现在,如果指定new_list=my_list[:],则只需将my_list的每个对象复制到new_list。这就是所谓的深度复制。
您可以通过以下其他方式完成此操作:
new_list=列表(old_list)导入副本new_list=复制.depcopy(old_list)
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