Python中list复制引发的问题

问题来源

当使用py时，总是随手使用list/dict保存一切(尽管仍然有更效率的数据数据结构)，因为list/dict足够方便，而且包含了大部分的常用操作。可是最近我发现了一些问题，这些问题可能会导致严重的错误。

一个简单的例子

复制语句是比较常用的语句，但是如果在py中不小心使用了list的复制，那么下面的代码会带来灾难：

a = [0, 1, 2, 3]
b = a
for item in a:b.append(item)
print(b)

如果按照正常的理解，那么b应该是a的双份数据，也就是 b = [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3]，但是如果你真的运行以上的代码，就会发现CPU会很快上升到100%，为什么会出现这样呢？是不是py的设计缺陷呢？

我们先完成上面的需求，就是把a进行double copy成b，那么正确的写法应该是：

a = [0, 1, 2, 3]
b = a * 2
print(b)

实际上上述代码使用了生成器，对list/dict进行乘法运算时，往往是将其扩展为n倍。注意这里要和numpy中的操作加以区别。

一切皆对象

在Python Reference[1]中关于Data Model的说明中提到，对象是python对数据的抽象，在python的世界里，一切皆对象。其中最基本的数值，字符串，甚至函数都是一个对象，在py中自定义对象时，可以设置callable方法，可以使得对象像函数一样被调用。

每个对象均包含3个基本元素：identify，type，value。其中，对象的id是创建对象时分配的，在其生存期内保持不变，id是内存地址的一个散列值；对象的type也是对象创建时就决定了的，在生命周期内不可变；而value既可能为可变的，又可能为不可修改的，具体情况视其type而定。

Python的built-in function中提供了id()来返回对象的identify value，提供了type()来返回对象的type。

根据Python Reference关于Naming and binding[2]的说明，对象的name是该对象的引用，在这里，“引用”的背后的含义是指对象的name只是对象的一个tag而已，也即是说，python的复制语句实际上并不是真正的复制语句，而是类似于c语言中的指针，指向的是对象的内存地址。

如以下代码所示：

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a = 1
b = a
print(id(a),id(b))

上面的代码中id(a)和id(b)将指向同一个值，也即是两者指向了同一个内存地址，当改变b的值的时候，a同时也会发生改变。

py的‘指针’

在c语言中最让人头疼的一个特性就是指针，指针是为了解决c语言的一些缺陷而设计的，本身非常灵活，于是cpp也继承了c的指针特性，但是并不是所有人都能够用好指针，特别是对于新手，使用指针往往会导致令人崩溃的错误。py在设计时吸取了教训，抛弃了指针特性，但是在写py程序的时候，我仍然能够感觉到ptr in everywhere。

在复制语句的时候，py的表现让人感觉怪异，那么当查看renfrence的复制语句的时候，我们可以发现这么一句话：

Assignment statements are used to (re)bind names to values and to modify attributes or items of mutable objects.

也就是复制语句实际上是一种绑定，是声明了一个指向某个对象的内存地址的‘指针’。那么以下代码便很容易理解了：

a = 1 # int *a = Int(1)
b = a # int *b = a

How to do

那么该如何做来避免上述的问题呢，有3种常用的方法：

1.引入copy库,注意这里是浅copy

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import copy
a = [0, 1, 2, 3]
b = copy.copy(a)
for item in a:b.append(item)
print (a)
print (b)

2.既然一切皆对象，那么使用对象方法重新生成一个：

a = [0, 1, 2, 3]
b = list(a)
for item in a:b.append(item)
print (a)
print (b)

3.切片法，切片会生成一个原对象的一个copy:

a = [0, 1, 2, 3]
b = a[:]
for item in a:b.append(item)
print (a)
print (b)

结尾给大家推荐一个非常好的学习教程，希望对你学习Python有帮助！

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