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

请注意,在某些情况下,如果您定义了自己的自定义类,并且希望保留这些属性,则应使用copy.copy()或copy.deepcopy(),而不是其他选项,例如在Python 3中:

import copy

class MyList(list):
    pass

lst = MyList([1,2,3])

lst.name = 'custom list'

d = {
'original': lst,
'slicecopy' : lst[:],
'lstcopy' : lst.copy(),
'copycopy': copy.copy(lst),
'deepcopy': copy.deepcopy(lst)
}


for k,v in d.items():
    print('lst: {}'.format(k), end=', ')
    try:
        name = v.name
    except AttributeError:
        name = 'NA'
    print('name: {}'.format(name))

输出:

lst: original, name: custom list
lst: slicecopy, name: NA
lst: lstcopy, name: NA
lst: copycopy, name: custom list
lst: deepcopy, name: custom list

其他回答

使用对象[:]

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

Python的习惯用法是newList=oldList[:]

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)

框架挑战:对于您的应用程序,您实际上需要复制吗?

我经常看到试图以某种迭代方式修改列表副本的代码。为了构造一个简单的示例,假设我们有非工作(因为不应该修改x)代码,如:

x = [8, 6, 7, 5, 3, 0, 9]
y = x
for index, element in enumerate(y):
    y[index] = element * 2
# Expected result:
# x = [8, 6, 7, 5, 3, 0, 9] <-- this is where the code is wrong.
# y = [16, 12, 14, 10, 6, 0, 18]

自然,人们会问如何使y成为x的副本,而不是同一列表的名称,这样for循环就会做正确的事情。

但这是错误的做法。从功能上讲,我们真正想做的是在原始列表的基础上创建一个新列表。

我们不需要先做一份拷贝,通常也不应该。

当我们需要对每个元素应用逻辑时

这方面的自然工具是列表理解。这样,我们编写逻辑,告诉我们期望结果中的元素如何与原始元素相关联。它简单、优雅、富有表现力;并且我们避免了在for循环中修改y副本的需要(因为分配给迭代变量不会影响列表-原因与我们首先想要副本的原因相同!)。

对于上面的示例,它看起来像:

x = [8, 6, 7, 5, 3, 0, 9]
y = [element * 2 for element in x]

列表理解非常强大;我们还可以使用它们通过带有if子句的规则过滤掉元素,并且我们可以链接for和if子句(它的工作方式与相应的命令式代码类似,相同的子句的顺序相同;只有最终将在结果列表中结束的值才会移到前面,而不是在“最里面”部分)。如果计划是在修改副本以避免问题的同时迭代原始文件,那么通常有一种更令人愉快的方法来实现这一点,即理解过滤列表。

当我们需要按位置拒绝或插入特定元素时

假设我们有这样的东西

x = [8, 6, 7, 5, 3, 0, 9]
y = x
del y[2:-2] # oops, x was changed inappropriately

我们可以通过将我们不需要的部分放在一起来建立一个列表,而不是先创建一个单独的副本来删除我们不想要的部分。因此:

x = [8, 6, 7, 5, 3, 0, 9]
y = x[:2] + x[-2:]

通过切片处理插入、替换等操作是一项练习。只需说明您希望结果包含哪些子序列。这种情况的一个特殊情况是制作一个反向副本-假设我们需要一个新列表(而不仅仅是反向迭代),我们可以通过切片直接创建它,而不是克隆然后使用.reverse。


这些方法(如列表理解)还有一个优点,即它们将所需的结果创建为表达式,而不是通过程序性地就地修改现有对象(并返回None)。这对于以“流畅”风格编写代码更为方便。

请注意,在某些情况下,如果您定义了自己的自定义类,并且希望保留这些属性,则应使用copy.copy()或copy.deepcopy(),而不是其他选项,例如在Python 3中:

import copy

class MyList(list):
    pass

lst = MyList([1,2,3])

lst.name = 'custom list'

d = {
'original': lst,
'slicecopy' : lst[:],
'lstcopy' : lst.copy(),
'copycopy': copy.copy(lst),
'deepcopy': copy.deepcopy(lst)
}


for k,v in d.items():
    print('lst: {}'.format(k), end=', ')
    try:
        name = v.name
    except AttributeError:
        name = 'NA'
    print('name: {}'.format(name))

输出:

lst: original, name: custom list
lst: slicecopy, name: NA
lst: lstcopy, name: NA
lst: copycopy, name: custom list
lst: deepcopy, name: custom list