数组切片似乎是在进行深拷贝？答案

【问题标题】：Array slicing seems like it's making a deep copy?数组切片似乎是在进行深拷贝？
【发布时间】：2019-01-12 19:17:13
【问题描述】：

python 中的切片应该是浅拷贝。但是，当我运行以下命令时：

cur = [[0] * (2) for _ in xrange(2)]
cur2 = [row[:] for row in cur]
cur2[0][0] = "foo"
print(cur)
print(cur2)

我明白了：

[[0, 0], [0, 0]] # cur
[['foo', 0], [0, 0]] # cur2

这使它看起来像是一个深拷贝。

我有两个问题： 1）这里发生了什么？这是深拷贝还是浅拷贝？ 2) 这种语法如何使它比copy.deepcopy 快得多？比如，是不是和python管理内存的方式有关？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您正在制作内部列表（即行）的浅拷贝，如果内部列表只是 int 对象的列表，这实际上与外部列表的深层副本相同.

您实际上已经为整数列表的特殊情况实现了深拷贝功能。

使用copy.deepcopy 会更慢，因为该函数必须调查并缓存对象的所有ID，包括int 对象。您的 sn-p 没有这样做，但在这种特殊情况下，这并不重要（注意，小的 int 对象在解释器级别缓存，它们本质上是单例，无论如何，int 对象是不可变的所以它们根本不需要被复制）。

如果您想确切了解通用深层复制中涉及的内容，请查看link to the copy module source code。

【讨论】：

谢谢。我不确定我是否遵循有关 int 对象的部分 - 缓存对象的 ID 完成了什么？在解释器级别缓存是什么意思（以及在什么级别缓存普通对象）？
@user2009020 从-2 到256 的小int 对象被CPython 实现缓存（这就是我所说的解释器级别）。阅读更多关于 here 的信息。 copy 模块在 Python 中使用 dict 创建自己的缓存。无论如何，您永远不必复制 int 对象，因为它们是不可变的。但同样，copy.deepcopy 事先并不知道它正在复制的 object 的任何信息，因此它会检查它已经看到的对象，以避免循环。
所以我可以说 copy.deepcopy 速度较慢，因为它复制每个 int 对象，而我的问题中的代码没有？
@user2009020 不，它不会复制每个int 对象，对于不可变对象，__deepcopy_atomic 只是return x。但是，它会检查每个对象，并且仍然会缓存 id。

【解决方案2】：

我认为你对什么是浅拷贝和深拷贝有误解。

浅拷贝复制集合的结构（主要是内存位置），而深拷贝复制内存中的所有内容（如实际数据）。

您在这里所做的是从原始 2d 列表中形成每个子列表的副本的新列表 - 从而产生一个全新的列表，与原始列表没有联系 -因此你做了一个深拷贝。

相反，如果您要这样做：cur[:]，您将只是复制包含对内部列表的相同引用的外部列表 - 因此是浅复制。

在您的情况下，由于所有内存位置都不同，因此更改一个元素不会影响原始元素，但如果您只是执行cur[:]，那么内部行将引用内存中的相同位置，因此更改元素来自任一列表都会影响另一个列表。

【讨论】：