Python列表賦值復制深拷貝及淺拷貝的示例分析

這篇文章給大家分享的是有關Python列表賦值復制深拷貝及淺拷貝的示例分析的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

概述

在列表復制這個問題，看似簡單的復制卻有著許多的學問，尤其是對新手來說，理所當然的事情卻并不如意，比如列表的賦值、復制、淺拷貝、深拷貝等繞口的名詞到底有什么區別和作用呢？

列表賦值

# 定義一個新列表
l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
# 對l2賦值
l2 = l1
print(l1)
l2[0] = 100
print(l1)

示例結果：

[1, 2, 3, 4, 5]
[100, 2, 3, 4, 5]

可以看到，更改賦值后的L2后L1同樣也會被更改，看似簡單的“復制”，在Python中，列表屬于可變對象，而對可變對象的復制其實就是將列表的內存空間類似C中的指針再次指向新的變量名，而不是諸如字符串這種不可變對象在復制時會創建新的內存空間進行賦值。即此時L1和L2指向的是同一片內存空間，那么怎么實現真正復制呢？

淺拷貝

當列表中的元素為不可變對象時，我們可以用以下方法對列表進行賦值：

import copy
# 定義一個新列表
L0 = [1, 2, 3, 4, 5]
print(L0)
print('-'*40)

利用切片

L1 = L0[:]
L1[0] = 100
print(L0)

利用模塊copy

import copy
L2 = copy.copy(L0)
L2[0] = 100
print(L0)

利用list()

L3 = list(L0)
L3[0] = 100
print(L0)

利用列表方法extend

L4 = []
L4.extend(L0)
L4[0] = 100
print(L0)

利用列表推導

L5 = [i for i in L0]
L5[0] = 100
print(L0)

可以看到最終的打印結果都是[1, 2, 3, 4, 5]，我們成功進行了列表的復制，但是為了條件需要是列表中元素為不可變對象呢？ 因為如果列表中的元素為可變對象，在復制時有會發生對象的引用，而不是新建內存空間進行引用，比如：

L0 = [1, 2, [3], 4, 5]
print(L0)
L2 = L0[:]
L2[2][0] = 100
print(L0)

示例結果：

[1, 2, [3], 4, 5]
[1, 2, [100], 4, 5]

可以看到，當列表L0中含有可變對象時，對復制后的L1進行改變其中可變對象元素L2[2]時，L0中的可變對象L0[2]也發生了改變，那么怎么實現真正的完全的拷貝呢？

深拷貝

利用copy模塊中的deepcopy進行深拷貝：

import copy
L0 = [1, 2, [3], 4, 5]
print(L0)
L2 = copy.deepcopy(L0)
L2[2][0] = 100
print(L2)
print(L0)

示例結果：

[1, 2, [100], 4, 5]
[1, 2, [3], 4, 5]

感謝各位的閱讀！關于“Python列表賦值復制深拷貝及淺拷貝的示例分析”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！