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 3.6计时

下面是使用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。

我坚持只做浅层复制,还添加了一些在Python 2中不可能的新方法,例如list.copy()(Python 3切片的等价物)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

我们可以看到,Python 2的获胜者仍然表现出色,但并没有远远超过Python 3 list.copy(),特别是考虑到后者的出色可读性。

黑马是拆包和重新包装方法(b=[*a]),它比原始切片快约25%,比其他拆包方法(*b,=a)快两倍多。

b=a*1的表现也出奇地好。

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,但只有copy.copy()适用于更一般的Python对象。


以下是相关方的测试代码(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))

new_list=my_list实际上并没有创建第二个列表。赋值只是将引用复制到列表,而不是实际的列表,因此new_list和my_list在赋值后都引用相同的列表。

要实际复制列表,您有几个选项:

您可以使用内置的list.copy()方法(从Python 3.3开始提供):new_list=old_list.copy()您可以对其进行切片:new_list=旧列表[:]亚历克斯·马特利(Alex Martelli)(至少在2007年)对此的看法是,这是一种奇怪的语法,永远使用它都没有意义(在他看来,下一篇更具可读性)。您可以使用内置的list()构造函数:new_list=列表(old_list)您可以使用泛型copy.copy():导入副本new_list=复制副本(old_list)这比list()慢一点,因为它必须首先找到old_list的数据类型。如果您还需要复制列表中的元素,请使用genericcopy.deepcopy():导入副本new_list=复制.depcopy(old_list)显然是最慢、最需要内存的方法,但有时不可避免。这是递归操作;它将处理任意级别的嵌套列表(或其他容器)。

例子:

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)]

让我们从头开始,探讨这个问题。

假设您有两个列表:

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

我们必须复制两个列表,现在从第一个列表开始:

因此,首先让我们将变量副本设置为原始列表list_1:

copy = list_1

现在,如果你认为copy复制了list_1,那么你错了。id函数可以告诉我们两个变量是否可以指向同一个对象。让我们试试看:

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

输出为:

4329485320
4329485320

这两个变量是完全相同的参数。你惊讶吗?

所以我们知道,Python不会在变量中存储任何内容,变量只是引用对象,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,它实际上正在执行以下操作:

在这里,图像list_1和copy是两个变量名,但两个变量的对象是相同的,即列表。

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,因为那里只有一个列表,无论您是从复制的列表还是从原始列表进行修改,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:

现在,让我们来看看复制列表的Pythonic方法。

copy_1 = list_1[:]

该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

因此,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。所以这里的实际情况是:

现在,让我们尝试修改列表,看看我们是否仍然面临前面的问题:

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。这意味着它奏效了。

你认为我们结束了吗?不,让我们尝试复制嵌套列表。

copy_2 = list_2[:]

list2应该引用另一个对象,该对象是list2的副本。让我们检查一下:

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

我们得到输出:

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:

copy_2[0][1] = "modify"

print(list_2, copy_2)

这为我们提供了输出:

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

这可能看起来有点令人困惑,因为我们以前使用的相同方法奏效了。让我们试着理解这一点。

当您这样做时:

copy_2 = list_2[:]

你只是在复制外部列表,而不是内部列表。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]))

输出为:

4329485832
4329485832

当我们执行copy_2=list_2[:]时,会发生以下情况:

它创建列表副本,但仅创建外部列表副本,而不是嵌套列表副本。两个变量的嵌套列表都相同,因此如果您尝试修改嵌套列表,那么它也会修改原始列表,因为嵌套列表对象对于两个列表都相同。

解决方案是什么?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]))

输出为:

4322145992
4322145800

正如您所看到的,两个ID都不同,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,实际发生了什么:

两个嵌套列表都指向不同的对象,现在它们有嵌套列表的单独副本。

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']]

如您所见,它没有修改原始嵌套列表,只修改了复制的列表。

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

要使用的方法取决于要复制的列表的内容。如果列表中包含嵌套的dict,则deepcopy是唯一有效的方法,否则答案中列出的大多数方法(slice、loop[for]、copy、extend、combine或unpack)都将在类似的时间内工作和执行(loop和deepcopy除外,这两种方法执行得最差)。

剧本

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)

后果

[{"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}
]}]