在Python中克隆或复制列表有哪些选项？
使用new_list=my_list时，对new_list的任何修改每次都会更改my_list。为什么会这样？
使用new_list=my_list，您实际上没有两个列表。分配只是将引用复制到列表，而不是实际列表，因此new_list和my_list都在分配后引用同一列表。
要实际复制列表，您有多种可能：
您可以使用内置的 列表.copy() 方法(自Python 3.3起可用)：
new_list = old_list.copy()
您可以对其进行切片：
new_list = old_list[:]
Alex Martelli的意见(至少 list() 函数：
new_list = list(old_list)
您可以使用通用的 copy.copy() ：
import copy
new_list = copy.copy(old_list)
这比list()慢一点，因为它具有首先找出old_list的数据类型。
如果列表包含对象，并且您也要复制它们，请使用通用 copy.deepcopy() ：
import copy
new_list = copy.deepcopy(old_list)
显然是最慢和最多的内存-需要方法，但有时是不可避免的。
示例：
import copy
class Foo(object):
def __init__(self, val):
self.val = val
def __repr__(self):
return str(self.val)
foo = Foo(1)
a = ['foo', foo]
b = a.copy()
c = a[:]
d = list(a)
e = copy.copy(a)
f = copy.deepcopy(a)
# edit orignal list and instance
a.append('baz')
foo.val = 5
print('original: %r\n list.copy(): %r\n slice: %r\n list(): %r\n copy: %r\n deepcopy: %r'
% (a, b, c, d, e, f))
结果：
original: ['foo', 5, 'baz']
list.copy(): ['foo', 5]
slice: ['foo', 5]
list(): ['foo', 5]
copy: ['foo', 5]
deepcopy: ['foo', 1]
Felix已经提供了一个很好的答案，但我想我将对各种方法进行速度比较：
copy.deepcopy(old_list) Copy()方法Copy()方法不复制类(仅字典/列表/元组)旧列表中的项目:new_list.append(item) [iforold_list中的i](列表理解)copy.copy(old_list) 列表(旧列表) new_list=[];new_list.extend(old_list) old_list[:](列表切片)所以最快的是列表切片。但是请注意，与copy.deepcopy()不同,和python版本不会在列表中复制任何列表，字典和类实例，因此，如果原始版本更改，它们也将在复制的列表中更改，反之亦然。copy.copy()，list[:]和list(list)
(如果有人有兴趣或想提出任何问题，请在此处提交脚本)
from copy import deepcopy
class old_class:
def __init__(self):
self.blah = 'blah'
class new_class(object):
def __init__(self):
self.blah = 'blah'
dignore = {str: None, unicode: None, int: None, type(None): None}
def Copy(obj, use_deepcopy=True):
t = type(obj)
if t in (list, tuple):
if t == tuple:
# Convert to a list if a tuple to
# allow assigning to when copying
is_tuple = True
obj = list(obj)
else:
# Otherwise just do a quick slice copy
obj = obj[:]
is_tuple = False
# Copy each item recursively
for x in xrange(len(obj)):
if type(obj[x]) in dignore:
continue
obj[x] = Copy(obj[x], use_deepcopy)
if is_tuple:
# Convert back into a tuple again
obj = tuple(obj)
elif t == dict:
# Use the fast shallow dict copy() method and copy any
# values which aren't immutable (like lists, dicts etc)
obj = obj.copy()
for k in obj:
if type(obj[k]) in dignore:
continue
obj[k] = Copy(obj[k], use_deepcopy)
elif t in dignore:
# Numeric or string/unicode?
# It's immutable, so ignore it!
pass
elif use_deepcopy:
obj = deepcopy(obj)
return obj
if __name__ == '__main__':
import copy
from time import time
num_times = 100000
L = [None, 'blah', 1, 543.4532,
['foo'], ('bar',), {'blah': 'blah'},
old_class(), new_class()]
t = time()
for i in xrange(num_times):
Copy(L)
print 'Custom Copy:', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
Copy(L, use_deepcopy=False)
print 'Custom Copy Only Copying Lists/Tuples/Dicts (no classes):', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
copy.copy(L)
print 'copy.copy:', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
copy.deepcopy(L)
print 'copy.deepcopy:', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
L[:]
print 'list slicing [:]:', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
list(L)
print 'list(L):', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
[i for i in L]
print 'list expression(L):', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
a = []
a.extend(L)
print 'list extend:', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
a = []
for y in L:
a.append(y)
print 'list append:', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
a = []
a.extend(i for i in L)
print 'generator expression extend:', time()-t
在Python中克隆或复制列表有哪些选项？
在Python 3中，可以使用以下方式创建浅表副本：
a_copy = a_list.copy()
在Python 2和3中，您可以获得带有原始文档完整切片的浅表副本：
a_copy = a_list[:]
复制列表有两种语义方式。浅表副本会创建一个包含相同对象的新列表，深表副本会创建一个包含新的等效对象的新列表。
浅表副本仅复制列表本身，列表是列表中对象的引用容器。如果它们本身包含的对象是可变的，并且其中一个被更改，则更改将反映在两个列表中。
在Python 2和3中有不同的方法来执行此操作。Python2的方法也将在Python 3中工作。
在Python 2中，制作列表的浅表副本的惯用方法是使用原始文档的完整切片：
a_copy = a_list[:]
您还可以通过将列表通过列表构造函数传递来完成相同的事情，
a_copy = list(a_list)
但是使用构造函数效率较低：
>>> timeit
>>> l = range(20)
>>> min(timeit.repeat(lambda: l[:]))
0.30504298210144043
>>> min(timeit.repeat(lambda: list(l)))
0.40698814392089844
在Python 3中，列表获取list.copy方法：
a_copy = a_list.copy()
在Python 3.5中：
>>> import timeit
>>> l = list(range(20))
>>> min(timeit.repeat(lambda: l[:]))
0.38448613602668047
>>> min(timeit.repeat(lambda: list(l)))
0.6309100328944623
>>> min(timeit.repeat(lambda: l.copy()))
0.38122922903858125
使用new_list = my_list，然后每次my_list更改时都会修改new_list。为什么会这样？
my_list只是一个指向内存中实际列表的名称。当您说new_list=my_list时，您不是在复制副本，而是在添加另一个指向内存中原始列表的名称。复制列表时，我们可能会遇到类似的问题。
>>> l = [[], [], []]
>>> l_copy = l[:]
>>> l_copy
[[], [], []]
>>> l_copy[0].append('foo')
>>> l_copy
[['foo'], [], []]
>>> l
[['foo'], [], []]
列表只是指向内容的指针数组，因此浅表副本仅复制指针，因此您有两个不同的列表，但它们具有相同的内容。要复制内容，您需要深层复制。
要在Python 2或3中制作列表的深层副本，请使用deepcopy复制模块中的 ：
import copy
a_deep_copy = copy.deepcopy(a_list)
为演示这如何使我们创建新的子列表：
>>> import copy
>>> l
[['foo'], [], []]
>>> l_deep_copy = copy.deepcopy(l)
>>> l_deep_copy[0].pop()
'foo'
>>> l_deep_copy
[[], [], []]
>>> l
[['foo'], [], []]
因此，我们看到深度复制列表与原始列表完全不同。您可以滚动自己的函数-但不能。通过使用标准库的Deepcopy函数，您可能会创建本来没有的错误。
eval 您可能会将此视为深度复制的一种方式，但不要这样做：
problematic_deep_copy = eval(repr(a_list))
在64位Python 2.7中：
>>> import timeit
>>> import copy
>>> l = range(10)
>>> min(timeit.repeat(lambda: copy.deepcopy(l)))
27.55826997756958
>>> min(timeit.repeat(lambda: eval(repr(l))))
29.04534101486206
在64位Python 3.5上：
>>> import timeit
>>> import copy
>>> l = list(range(10))
>>> min(timeit.repeat(lambda: copy.deepcopy(l)))
16.84255409205798
>>> min(timeit.repeat(lambda: eval(repr(l))))
34.813894678023644
已经有很多答案可以告诉您如何制作正确的副本，但是没有一个答案说明您原来的"副本"失败的原因。
Python不在变量中存储值；它将名称绑定到对象。您最初的任务是使用my_list所引用的对象并将其绑定到new_list。无论您使用哪个名称，都只有一个列表，因此将其称为my_list时所做的更改将在将其称为new_list时保留。这个问题的其他每个答案都为您提供了不同的方法来创建一个新对象以绑定到new_list。
列表的每个元素都像一个名称一样，因为每个元素非排他地绑定到一个对象。浅表副本会创建一个新列表，其元素绑定到与以前相同的对象。
new_list = list(my_list) # or my_list[:], but I prefer this syntax
# is simply a shorter way of:
new_list = [element for element in my_list]
要使列表副本更进一步，请复制列表引用的每个对象，然后将这些元素副本绑定到新列表。
import copy
# each element must have __copy__ defined for this...
new_list = [copy.copy(element) for element in my_list]
这不是深度复制，因为列表的每个元素都可以引用其他对象，就像列表绑定到其元素一样。若要递归复制列表中的每个元素，然后依次复制每个元素引用的其他对象，依此类推：执行深层复制。
import copy
# each element must have __deepcopy__ defined for this...
new_list = copy.deepcopy(my_list)
有关复制中极端情况的详细信息，请参见文档。
>使用事物[:]
>>> a = [1,2]
>>> b = a[:]
>>> a += [3]
>>> a
[1, 2, 3]
>>> b
[1, 2]
>>>
Python的惯用法是newList=oldList[:]
以下是使用Python 3.6.8的计时结果。请记住，这些时间是相对的，而不是绝对的。
我坚持只做浅表副本，还添加了一些新的方法，这些新方法在Python2中是不可能的，例如list.copy()(Python3 切片等效)和两种形式的列表解压缩(*new_list,=list和new_list=[*list])：
METHOD TIME TAKEN
b = [*a] 2.75180600000021
b = a * 1 3.50215399999990
b = a[:] 3.78278899999986 # Python2 winner (see above)
b = a.copy() 4.20556500000020 # Python3 "slice equivalent" (see above)
b = []; b.extend(a) 4.68069800000012
b = a[0:len(a)] 6.84498999999959
*b, = a 7.54031799999984
b = list(a) 7.75815899999997
b = [i for i in a] 18.4886440000000
b = copy.copy(a) 18.8254879999999
b = []
for item in a:
b.append(item) 35.4729199999997
我们可以看到Python2赢家仍然表现不错，但是并没有在很大程度上超越Python3 list.copy()，特别是考虑到后者的优越可读性。
黑马是拆包和重新打包的方法(b=[*a])，比原始切片快25％，比另一种拆包方法快两倍( *b,=a)。
b=a*1的效果也很好。
请注意，这些方法不会为列表以外的任何输入输出等效结果。它们都适用于可切片对象，少数适用于任何可迭代对象，但仅适用于< code> copy.copy()适用于更通用的Python对象。
这是有关各方的测试代码(此处的模板< / a>)：
import timeit
COUNT = 50000000
print("Array duplicating. Tests run", COUNT, "times")
setup = 'a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; import copy'
print("b = list(a)\t\t", timeit.timeit(stmt='b = list(a)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = copy.copy(a)\t", timeit.timeit(stmt='b = copy.copy(a)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a.copy()\t\t", timeit.timeit(stmt='b = a.copy()', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a[:]\t\t", timeit.timeit(stmt='b = a[:]', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a[0:len(a)]\t\t", timeit.timeit(stmt='b = a[0:len(a)]', setup=setup, number=COUNT))
print("*b, = a\t\t\t", timeit.timeit(stmt='*b, = a', setup=setup, number=COUNT))
print("b = []; b.extend(a)\t", timeit.timeit(stmt='b = []; b.extend(a)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = []; for item in a: b.append(item)\t", timeit.timeit(stmt='b = []\nfor item in a: b.append(item)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = [i for i in a]\t", timeit.timeit(stmt='b = [i for i in a]', setup=setup, number=COUNT))
print("b = [*a]\t\t", timeit.timeit(stmt='b = [*a]', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a * 1\t\t", timeit.timeit(stmt='b = a * 1', setup=setup, number=COUNT))
让我们从头开始，探讨这个问题。
因此，假设您有两个列表：
list_1=['01','98']
list_2=[['01','98']]
我们必须复制两个列表，现在从第一个列表开始：
因此，我们首先尝试将变量copy设置为原始列表list_1：
copy=list_1
现在，如果您正在考虑将副本复制到list_1，那么您错了。 id函数可以向我们显示两个变量是否可以指向同一对象。让我们尝试一下：
print(id(copy))
print(id(list_1))
输出为：
4329485320
4329485320
两个变量都是完全相同的参数。你惊讶吗？
因此，我们知道python在变量中不存储任何内容，变量仅引用对象，而对象存储值。这里的对象是一个list，但是我们通过两个不同的变量名创建了对该对象的两个引用。这意味着两个变量都指向相同的对象，只是名称不同。
当您执行copy=list_1时，实际上是在做
在图像列表_1和副本中，有两个变量名，但是两个变量的对象相同，即list
因此，如果您尝试修改复制的列表，那么它也将修改原始列表，因为该列表只有一个，因此无论您是从复制列表还是从原始列表进行操作，都将修改该列表：
copy[0]="modify"
print(copy)
print(list_1)
输出：
['modify', '98']
['modify', '98']
因此它修改了原始列表：
现在让我们进入复制列表的pythonic方法。
copy_1=list_1[:]
此方法解决了我们遇到的第一个问题：
print(id(copy_1))
print(id(list_1))
4338792136
4338791432
因此，我们可以看到我们的两个列表都具有不同的ID，这意味着两个变量都指向不同的对象。所以实际发生的是：
现在让我们尝试修改列表，让我们看看我们是否仍然面临上一个问题：
copy_1[0]="modify"
print(list_1)
print(copy_1)
输出为：
['01', '98']
['modify', '98']
如您所见，它仅修改了复制的列表。这意味着它有效。
您认为我们完成了吗？否。让我们尝试复制嵌套列表。
copy_2=list_2[:]
list_2应该引用另一个对象，该对象是list_2的副本。让我们检查一下：
print(id((list_2)),id(copy_2))
我们得到输出：
4330403592 4330403528
现在我们可以假设两个列表都指向不同的对象，所以现在让我们尝试对其进行修改，然后看看它正在提供我们想要的东西：
copy_2[0][1]="modify"
print(list_2,copy_2)
这给了我们输出：
[['01', 'modify']] [['01', 'modify']]
这似乎有点令人困惑，因为我们以前使用的相同方法有效。让我们尝试理解这一点。
当您这样做：
copy_2=list_2[:]
您仅复制外部列表，而不是内部列表。我们可以再次使用id函数进行检查。
print(id(copy_2[0]))
print(id(list_2[0]))
输出为：
4329485832
4329485832
当我们执行copy_2=list_2[:]时，会发生这种情况：
它创建列表的副本，但仅创建外部列表副本，而不创建嵌套列表副本，两个变量的嵌套列表相同，因此，如果您尝试修改嵌套列表，则它将也修改原始列表作为嵌套列表两个列表的对象都相同。
解决方案是什么？解决方案是deepcopy函数。
from copy import deepcopy
deep=deepcopy(list_2)
让我们检查一下：
print(id((list_2)),id(deep))
4322146056 4322148040
两个外部列表都有不同的ID，让我们在内部嵌套列表上尝试一下。
print(id(deep[0]))
print(id(list_2[0]))
输出为：
4322145992
4322145800
您会看到两个ID不同，这意味着我们可以假设两个嵌套列表现在都指向不同的对象。
这意味着当您执行deep=deepcopy(list_2)时实际发生的事情：
两个嵌套列表都指向不同的对象，并且它们现在具有单独的嵌套列表副本。
现在让我们尝试修改嵌套列表，看看它是否解决了先前的问题：
deep[0][1]="modify"
print(list_2,deep)
它输出：
[['01', '98']] [['01', 'modify']]
如您所见，它没有修改原始的嵌套列表，仅修改了复制的列表。
如果您喜欢我的详细答案，请支持。如果您对此答案有疑问，可以在下面将其注释掉。
所有其他贡献者都给出了很棒答案，当您只有一个维度(级别)列表时，这些答案就可以使用，但是到目前为止提到的方法中，只有copy.deepcopy()
可以克隆/复制列表，并且在处理多维嵌套列表(列表列表)时不会使其指向嵌套的list对象。虽然 Felix Kling 在他的回答中提到了此问题，但问题还有很多，可能还可以使用内置程序可能被证明是deepcopy的更快替代方法。
new_list=old_list[:]，copy.copy(old_list)'和Py3k的old_list.copy()仅适用于级别的列表，它们还原为指向嵌套在old_list和new_list中的list对象，并更改为之一list 对象在另一个对象中永久存在。
编辑：发现新信息
亚伦大厅和 PM 2环 使用eval()不仅是一个坏主意，而且比copy.deepcopy()。
这意味着对于多维列表，唯一的选择是copy.deepcopy()。话虽这么说，当您尝试在中等大小的多维数组上使用它时，性能实际上会下降，这实际上不是一个选择。我尝试使用42x42数组进行timeit，而不是闻所未闻，甚至对于生物信息学应用程序来说还不是那么大，我放弃了等待回复，只是开始在这篇文章中输入我的编辑内容。
似乎唯一的真实选择就是初始化多个列表并独立处理它们。如果有人对如何处理多维列表复制有任何其他建议，将不胜感激。
正如其他人所说，使用copy模块和copy.deepcopy < strong> 用于多维列表 。
令我惊讶的是尚未提及此事，因此出于完整性考虑...
您可以使用" splat运算符"执行列表解压缩：*，这也会复制列表中的元素。
old_list = [1, 2, 3]
new_list = [*old_list]
new_list.append(4)
old_list == [1, 2, 3]
new_list == [1, 2, 3, 4]
此方法的明显缺点是它仅在Python 3.5+中可用。
从时间上来讲，这似乎比其他常用方法要好。
x = [random.random() for _ in range(1000)]
%timeit a = list(x)
%timeit a = x.copy()
%timeit a = x[:]
%timeit a = [*x]
#: 2.47 µs ± 38.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
#: 2.47 µs ± 54.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
#: 2.39 µs ± 58.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
#: 2.22 µs ± 43.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
已经给出的答案中缺少一种独立于python版本的非常简单的方法，您可以在大多数时间使用它(至少我可以这样做)：
new_list = my_list * 1 #Solution 1 when you are not using nested lists
但是，如果my_list包含其他容器(例如，嵌套列表)，则必须使用Deepcopy，如上面复制库中答案中所建议的那样。例如：
import copy
new_list = copy.deepcopy(my_list) #Solution 2 when you are using nested lists
。奖励：如果您不想复制元素，请使用(也称为浅表复制)：
new_list = my_list[:]
让我们了解解决方案1和解决方案2之间的区别
>>> 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])
如您所见，当我们不使用嵌套列表时，解决方案＃1效果很好。让我们检查一下将解决方案1应用于嵌套列表时会发生什么。
>>> from copy import deepcopy
>>> a = [range(i,i+4) for i in range(3)]
>>> a
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]
>>> b = a*1
>>> c = deepcopy(a)
>>> for i in (a, b, c): print i
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]
>>> a[2].append('99')
>>> for i in (a, b, c): print i
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5, 99]]
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5, 99]] #Solution#1 didn't work in nested list
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]] #Solution #2 - DeepCopy worked in nested list
请注意，在某些情况下，如果定义了自己的自定义类并希望保留属性，则应使用copy.copy()或copy.deepcopy()而不是其他选项，例如在Python 3中：
import copy
class MyList(list):
pass
lst = MyList([1,2,3])
lst.name = 'custom list'
d = {
'original': lst,
'slicecopy' : lst[:],
'lstcopy' : lst.copy(),
'copycopy': copy.copy(lst),
'deepcopy': copy.deepcopy(lst)
}
for k,v in d.items():
print('lst: {}'.format(k), end=', ')
try:
name = v.name
except AttributeError:
name = 'NA'
print('name: {}'.format(name))
输出：
lst: original, name: custom list
lst: slicecopy, name: NA
lst: lstcopy, name: NA
lst: copycopy, name: custom list
lst: deepcopy, name: custom list
new_list = my_list[:]
new_list=my_list尝试理解这一点。假设my_list位于X位置的堆内存中，即my_list指向X。现在，通过分配new_list=my_list，您可以让new_list指向X。这就是浅拷贝。
现在，如果您分配new_list=my_list[:]，您只需将my_list的每个对象复制到new_list。这就是所谓的深拷贝。
您可以执行此操作的另一种方法是：
new_list=list(old_list) importcopynew_list=copy.deepcopy(old_list) 我想发布一些与其他答案有些不同的东西。即使这可能不是最容易理解或最快的选择，它还是提供了有关深层复制工作原理的一些内在看法，并且是深层复制的另一种替代选择。我的函数是否有错误并不重要，因为这样做的目的是展示一种复制对象(如问题答案)的方法，也可以以此为基础来解释深度复制在其核心的工作原理。
任何深层复制功能的核心是制作浅层复制的方法。怎么样？简单。任何深层复制功能只会复制不可变对象的容器。对嵌套列表进行深度复制时，您仅复制外部列表，而不复制列表内部的可变对象。您仅在复制容器。上课也一样。对类进行深度复制时，将对所有可变属性进行深度复制。又怎样？您为什么只需要复制容器，例如列表，字典，元组，迭代器，类和类实例？
很简单。可变对象实际上不能被复制。它永远不能更改，因此它只是一个值。这意味着您不必重复字符串，数字，布尔值或任何重复的字符串。但是，您将如何复制容器？简单。您只需使用所有值初始化一个新容器。 Deepcopy依赖于递归。它会复制所有容器，甚至是其中包含容器的容器，直到没有剩余容器为止。容器是一个不变的对象。
一旦您知道，完全复制没有任何引用的对象非常容易。这是一个用于深度复制基本数据类型的函数(不适用于自定义类，但您可以随时添加它)
def deepcopy(x):
immutables = (str, int, bool, float)
mutables = (list, dict, tuple)
if isinstance(x, immutables):
return x
elif isinstance(x, mutables):
if isinstance(x, tuple):
return tuple(deepcopy(list(x)))
elif isinstance(x, list):
return [deepcopy(y) for y in x]
elif isinstance(x, dict):
values = [deepcopy(y) for y in list(x.values())]
keys = list(x.keys())
return dict(zip(keys, values))
Python自己的内置Deepcopy基于该示例。唯一的区别是它支持其他类型，并且通过将属性复制到新的重复类中来支持用户类，并且还可以通过使用备忘录列表或字典引用已经看到的对象来阻止无限递归。制作深拷贝确实就是这样。从本质上讲，深层复制只是浅层复制。我希望这个答案可以为问题添加一些内容。
示例
假设您有以下列表： [1、2、3] 。不可变的数字不能重复，但是另一层可以重复。您可以使用列表理解来复制它： [x表示[1、2、3]中的x
现在，假设您有以下列表： [[1、2]，[3、4]，[5、6]] 。这次，您想创建一个函数，该函数使用递归来深度复制列表的所有层。而不是先前的列表理解：
[x for x in _list]
它使用一个新的列表：
[deepcopy_list(x) for x in _list]
deepcopy_list 看起来像这样：
def deepcopy_list(x):
if isinstance(x, (str, bool, float, int)):
return x
else:
return [deepcopy_list(y) for y in x]
然后，您现在有了一个函数，该函数可以使用递归将 strs，bool，floast，ints 甚至 lists 的任何列表深度复制到无限多个图层。即可进行深度复制。
TLDR ：Deepcopy使用递归来复制对象，并且仅返回与以前相同的不可变对象，因为不可变对象无法复制。但是，它会深层复制可变对象的最内层，直到到达对象的最外层可变层。
从id和gc进入内存的实用角度。
>>> b = a = ['hell', 'word']
>>> c = ['hell', 'word']
>>> id(a), id(b), id(c)
(4424020872, 4424020872, 4423979272)
| |
-----------
>>> id(a[0]), id(b[0]), id(c[0])
(4424018328, 4424018328, 4424018328) # all referring to same 'hell'
| | |
-----------------------
>>> id(a[0][0]), id(b[0][0]), id(c[0][0])
(4422785208, 4422785208, 4422785208) # all referring to same 'h'
| | |
-----------------------
>>> a[0] += 'o'
>>> a,b,c
(['hello', 'word'], ['hello', 'word'], ['hell', 'word']) # b changed too
>>> id(a[0]), id(b[0]), id(c[0])
(4424018384, 4424018384, 4424018328) # augmented assignment changed a[0],b[0]
| |
-----------
>>> b = a = ['hell', 'word']
>>> id(a[0]), id(b[0]), id(c[0])
(4424018328, 4424018328, 4424018328) # the same hell
| | |
-----------------------
>>> import gc
>>> gc.get_referrers(a[0])
[['hell', 'word'], ['hell', 'word']] # one copy belong to a,b, the another for c
>>> gc.get_referrers(('hell'))
[['hell', 'word'], ['hell', 'word'], ('hell', None)] # ('hello', None)