关于python：复制列表的最佳方法是什么？


What is the best way to copy a list?

本问题已经有最佳答案，请猛点这里访问。

复制列表的最佳方法是什么？我知道以下哪种方法更好？还是有别的办法？

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lst = ['one', 2, 3]

lst1 = list(lst)

lst2 = lst[:]

import copy
lst3 = copy.copy(lst)

如果需要浅复制(不复制元素)，请使用：

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lst2=lst1[:]

如果要进行深度复制，请使用复制模块：

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import copy
lst2=copy.deepcopy(lst1)
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我经常使用：

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lst2 = lst1 * 1

如果lst1包含其他容器(如其他列表)，则应使用复制库中的deepcopy，如mark所示。

更新：解释deepcopy

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>>> 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])

你可能只看到一个变化…我现在就用列表试试

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>>>
>>> a = [range(i,i+3) for i in range(3)]
>>> a
[[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]
>>> b = a*1
>>> a,b
([[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]], [[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]])

不太可读，让我用"for:

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>>> for i in (a,b): print i  
[[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]
[[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]
>>> a[1].append('appended')
>>> for i in (a,b): print i

[[0, 1, 2], [1, 2, 3, 'appended'], [2, 3, 4]]
[[0, 1, 2], [1, 2, 3, 'appended'], [2, 3, 4]]

看到了吗？它也附加到b[1]上，所以b[1]和a[1]是非常相同的对象。现在用deepcopy试试看

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>>> from copy import deepcopy
>>> b = deepcopy(a)
>>> a[0].append('again...')
>>> for i in (a,b): print i

[[0, 1, 2, 'again...'], [1, 2, 3, 'appended'], [2, 3, 4]]
[[0, 1, 2], [1, 2, 3, 'appended'], [2, 3, 4]]
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您还可以执行以下操作：

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a = [1, 2, 3]
b = list(a)
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我喜欢这样做：

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lst2 = list(lst1)

相对于lst1[：]的优势在于，相同的习惯用法适用于听写：

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dct2 = dict(dct1)
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短名单，[：]是最好的：

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In [1]: l = range(10)

In [2]: %timeit list(l)
1000000 loops, best of 3: 477 ns per loop

In [3]: %timeit l[:]
1000000 loops, best of 3: 236 ns per loop

In [6]: %timeit copy(l)
1000000 loops, best of 3: 1.43 us per loop

对于更大的列表，它们几乎是相同的：

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In [7]: l = range(50000)

In [8]: %timeit list(l)
1000 loops, best of 3: 261 us per loop

In [9]: %timeit l[:]
1000 loops, best of 3: 261 us per loop

In [10]: %timeit copy(l)
1000 loops, best of 3: 248 us per loop

对于非常大的列表(我尝试了50毫米)，它们仍然大致相同。

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您也可以这样做：

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import copy
list2 = copy.copy(list1)

这应该和马克·罗迪的浅薄的作品一样。

在性能方面，与切片相比，调用list()有一些开销。因此，对于短名单，lst2 = lst1[:]的速度大约是lst2 = list(lst1)的两倍。

在大多数情况下，这可能会被list()更具可读性这一事实所压倒，但在紧凑的循环中，这可能是一个有价值的优化。