使用对象[：]

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

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）

使用对象[：]

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

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}
]}]

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。

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