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
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))
其他回答
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}
]}]
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)]
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))
deepcopy选项是唯一适用于我的方法：
from copy import deepcopy
a = [ [ list(range(1, 3)) for i in range(3) ] ]
b = deepcopy(a)
b[0][1]=[3]
print('Deep:')
print(a)
print(b)
print('-----------------------------')
a = [ [ list(range(1, 3)) for i in range(3) ] ]
b = a*1
b[0][1]=[3]
print('*1:')
print(a)
print(b)
print('-----------------------------')
a = [ [ list(range(1, 3)) for i in range(3) ] ]
b = a[:]
b[0][1]=[3]
print('Vector copy:')
print(a)
print(b)
print('-----------------------------')
a = [ [ list(range(1, 3)) for i in range(3) ] ]
b = list(a)
b[0][1]=[3]
print('List copy:')
print(a)
print(b)
print('-----------------------------')
a = [ [ list(range(1, 3)) for i in range(3) ] ]
b = a.copy()
b[0][1]=[3]
print('.copy():')
print(a)
print(b)
print('-----------------------------')
a = [ [ list(range(1, 3)) for i in range(3) ] ]
b = a
b[0][1]=[3]
print('Shallow:')
print(a)
print(b)
print('-----------------------------')
导致输出：
Deep:
[[[1, 2], [1, 2], [1, 2]]]
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
-----------------------------
*1:
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
-----------------------------
Vector copy:
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
-----------------------------
List copy:
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
-----------------------------
.copy():
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
-----------------------------
Shallow:
[[[1, 2], [3], [1, 2]]]
[[[1, 2], [3], [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）
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