new = old[:]

Python老鸟都知道以上代码是什么意思。它复制列表old到new。它对于新手来说是种困惑而且应该避免使用这种方法。不幸的是[:]标记法被广泛使用，可能是Python程序员不知道更好的列表复制法吧。

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首先我们需要了解Python是如何管理对象和变量。Python没有C语言中的变量。在C语言中，变量不止是个名字，它是字节集合并真实存在于内存某个位置上。而在Python中，变量仅仅是指向对象的标签。

看看以下语句：

a = [1, 2, 3]

它表示我们创建了一个指引指向列表[1, 2, 3]，但是a不是列表。如果：

b = a

我们并没有复制a所指引的列表。我们只是创建了一个新的标签b，然后将其指向a所指向的列表。

如果你修改a，那你就同时修改了b，因为它们指向同一个列表：

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a.append(4)
>>> print a
[1, 2, 3, 4]
>>> print b
[1, 2, 3, 4]

内建函数id()可以返回对象的唯一id。该id是对象的内存地址。

>>> id(a)
3086056
>>> id(b)
3086056
>>> c = [] # Create a new list>>> id(c)
2946712

可以看出a和b都指向同一个内存地址。c指向一个新建的空列表，因此指向了不同的地址。

现在我们要复制a指引的列表。我们必须创建新的列表，然后使用b指引它。

这其实就是 new = old[:]。切片运算符[:]返回一个序列的切片。切片过程是切下列表的一部分，创建新的列表，将切下的部分复制到新列表。

>>> a[1:3]
[2, 3]
>>> id(a)
3086056
>>> id(a[1:3])
3063400

省略第一个索引值，切片从列表开始，省略第二个索引值，切片直到列表末端。

>>> a[:3]
[1, 2, 3]
>>> a[1:]
[2, 3, 4]

通过调用a[:]，我们得到一个从列表首端开始到末端的切片，也就是a（指引的列表）的完整复制。但这不是复制列表的唯一方式。看看下面这个情况：

>>> b = list(a)
>>> id(a)
3086056
>>> id(b)
3086256

这个是不是看起来更好，少一些隐式，更加pythonic？a[:]看起来有点太像Perl。不同于切片标记法，不了解Python的人也会明白b是一个列表。

list()是列表构造函数。它会在传入的数列基础上新建一个列表。数列不一定是列表，它可以是任何类型的数列。

>>> my_tuple = (1, 2, 3)
>>> my_list = list(my_tuple)
>>> print my_list
[1, 2, 3]
>>> id(my_tuple)
3084496
>>> id(my_list)
3086336

而且它还接受生成器。切片笔记法不适用于生成器，因为生成器是不可更改。你不能generator[0]，例如：

>>> generator = (x * 3 for x in range(4))
>>> list(generator)
[0,3, 6, 9]

百分之九十的切片标记法都可以被list()代替。下次你看见[:]的时候试试使用list()替代，这样可以让你的代码更加可读。记住，魔鬼藏在细节里。

附：五种复制方法的比较

>>> import copy
>>> a = [[10], 20]
>>> b = a[:]
>>> c = list(a)
>>> d = a * 1
>>> e = copy.copy(a)
>>> f = copy.deepcopy(a)
>>> a.append(21)
>>> a[0].append(11)
>>> print id(a), a
30553152 [[10, 11], 20, 21]
>>> print id(b), b
44969816 [[10, 11], 20]
>>> print id(c), c
44855664 [[10, 11], 20]
>>> print id(d), d
44971832 [[10, 11], 20]
>>> print id(e), e
44833088 [[10, 11], 20]
>>> print id(f), f
44834648 [[10], 20]

从以上可以看出，使用 a[:], list(a), a*1, copy.copy(a)四种方式复制列表结果都可以得到一个新的列表，但是如果列表中含有列表，所有b, c, d, e四个新列表的子列表都是指引到同一个对象上。只有使用copy.deepcopy(a)方法得到的新列表f才是包括子列表在内的完全复制。

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网站标题：[Python]正确复制列表的方法-创新互联
网站URL：http://scyanting.com/article/dippph.html