克隆和深拷贝的区别？

Question

我刚刚开始编程，正在研究 Python 的“如何像计算机科学家一样思考”。在第 9 章进行练习之前，我没有遇到任何问题：

def add_column(matrix):

    """
    >>> m = [[0, 0], [0, 0]]
    >>> add_column(m)
    [[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
    >>> n = [[3, 2], [5, 1], [4, 7]]
    >>> add_column(n)
    [[3, 2, 0], [5, 1, 0], [4, 7, 0]]
    >>> n
    [[3, 2], [5, 1], [4, 7]]
    """

代码应该使上述 doctest 通过。我被困在最后一个测试中：让原始列表不受影响。我查找了解决方案，如下：

x = len(matrix)

matrix2 = [d[:] for d in matrix]
for z in range(x):
    matrix2[z] += [0]
return matrix2

我的问题是：为什么第二行不能是：

matrix2 = matrix[:]

当这一行就位时，原始列表将被编辑以包含添加元素。 “如何成为..”指南听起来像是克隆创建了一个新列表，可以在不影响原始列表的情况下对其进行编辑。如果这是真的，这里发生了什么？如果我使用：

matrix2 = copy.deepcopy(matrix)

一切正常，但我并不认为克隆会失败...... 任何帮助将不胜感激！

Answer 1

在您的情况下，matrix 包含其他列表，因此当您执行 matrix[:] 时，您正在克隆包含对其他列表的引用的 matrix。那些也没有克隆。因此，当您编辑这些时，它们在原始matrix 列表中仍然相同。但是，如果您将项目附加到副本 (matrix[:])，它将不会附加到原始列表。

要对此进行可视化，您可以使用id 函数，该函数为每个对象返回一个唯一编号：请参阅the docs。

a = [[1,2], [3,4], 5]
print 'id(a)', id(a)
print '>>', [id(i) for i in a]

not_deep = a[:]
# Notice that the ids of a and not_deep are different, so it's not the same list
print 'id(not_deep)', id(not_deep)
# but the lists inside of it have the same id, because they were not cloned!
print '>>', [id(i) for i in not_deep]

# Just to prove that a and not_deep are two different lists
not_deep.append([6, 7])
print 'a items:', len(a), 'not_deep items:', len(not_deep)

import copy
deep = copy.deepcopy(a)
# Again, a different list
print 'id(deep)', id(deep)
# And this time also all the nested list (and all mutable objects too, not shown here)
# Notice the different ids
print '>>', [id(i) for i in deep]

还有输出：

id(a) 36169160
>> [36168904L, 35564872L, 31578344L]
id(not_deep) 35651784
>> [36168904L, 35564872L, 31578344L]
a items: 3 not_deep items: 4
id(deep) 36169864
>> [36168776L, 36209544L, 31578344L]

Answer 2

假设您有嵌套列表，复制只会复制对这些嵌套列表的引用。

>>> a = [1]
>>> b = [2]
>>> c = [a, b]
>>> c
[[1], [2]]
>>> d = c[:]
>>> d
[[1], [2]]
>>> d[1].append(2)
>>> d
[[1], [2, 2]]
>>> c
[[1], [2, 2]]

至于哪里，copy.deepcopy():

>>> d = copy.deepcopy(c)
>>> d[1].append(2)
>>> c
[[1], [2]]
>>> d
[[1], [2, 2]]

任何可变项都是如此。 copy.deepcopy() 将尝试确保它们也被复制。

同样值得注意的是，使用d = c[:] 复制列表无论如何都不是一个非常清晰的语法。一个更好的解决方案是d = list(c)（list() 从任何可迭代对象中返回一个新列表，包括另一个列表）。更明显的是copy.copy()。