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

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)

其他回答

对每种复制模式的简短解释:

浅层副本构造一个新的复合对象,然后(在可能的范围内)向其中插入对原始对象的引用-创建浅层副本:

new_list = my_list

深度副本构造一个新的复合对象,然后递归地将原始对象的副本插入其中,从而创建一个深度副本:

new_list = list(my_list)

list()适用于简单列表的深度复制,例如:

my_list = ["A","B","C"]

但是,对于复杂的列表,如。。。

my_complex_list = [{'A' : 500, 'B' : 501},{'C' : 502}]

…使用deepcopy():

import copy
new_complex_list = copy.deepcopy(my_complex_list)

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。

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。

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)