python中的list（）如何用于以下场景？ [复制]答案

【问题标题】：How does list() in python works for below scenario? [duplicate]python中的list（）如何用于以下场景？ [复制]
【发布时间】：2021-11-15 17:38:46
【问题描述】：

A = [12, 34, [56]]
B = list(A)
A[2][0] = 89
A[1] = 70
print(B)

输出：

B is [12,34,[89]]

而不是 [12,70,[89]]

我是 python 新手，我不明白为什么 B 是 [12, 34, [89]] 而不是 [12, 70, [89]]？ B 的内存与 A 不同，为什么只有 B 的索引 3 会随着 A 的变化而更新？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

因为B = A and B = list(A) 不同。 list() 复制 A 的值。它与 Javascript B = [...A] 中的深度复制相同

【讨论】：

【解决方案2】：

在Python中，赋值有浅拷贝和深拷贝三种 list(A)相当于B=A，B不创建新的内存空间，只是对A的引用所以修改A会影响B 可以通过id检查A和B的内存地址是否相同

另外一个是浅拷贝，通过B=A[:]，B新建了一块内存，使用id，我们可以发现它并没有指向同一块内存此时修改B并不会影响A，但是因为是浅拷贝，所以只拷贝了一层，而当修改A中嵌套的[56]时，B也会发生变化

使用深拷贝B=copy.deepcopy(A) 可以完全避免

【讨论】：

【解决方案3】：

这是因为你写了B=list(A) 看例子：

A = [12, 34, [56]]
B = list(A)
print(id(B))
# 140206999437504

print(id(A))
# 140206999413120

A[2][0] = 89
A[1] = 70
print(B)
# [12,34,[89]]

他们有不同的地址，但如果你使用B = A，你会得到你想要的。

A = [12, 34, [56]]
B = A
print(id(B))
# 140206999354368

print(id(A))
# 140206999354368
A[2][0] = 89
A[1] = 70
print(B)
# [12, 70, [89]]

【讨论】：