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
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。
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的习惯用法是newList=oldList[:]
使用对象[:]
>>> a = [1,2]
>>> b = a[:]
>>> a += [3]
>>> a
[1, 2, 3]
>>> b
[1, 2]
>>>
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
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