Python列表片语法没有明显的原因
我偶尔会看到Python代码中使用的列表切片语法，如下所示：
newList = oldList[:]
这当然是一样的：
newList = oldList
或者我错过了什么？
就像NXC说的那样，Python变量名称实际上指向一个对象，而不是内存中的特定位置。
newList = oldList会创建两个指向同一个对象的不同变量，因此，更改oldList也会更改newList 。
但是，当您执行newList = oldList[:] ，它会“切片”列表，并创建一个新列表。 [:]的默认值是0和列表的结尾，所以它复制了一切。 因此，它会创建一个包含第一个数据的新列表，但两者都可以在不更改其他数据的情况下进行更改。
[:]浅拷贝列表，制作包含对原始列表成员的引用的列表结构的副本。 这意味着副本上的操作不会影响原始结构。 但是，如果您对列表成员执行某些操作，那么这两个列表仍会引用它们，因此如果通过原始方式访问成员，则会显示更新。
Deep Copy将会复制所有列表成员。
下面的代码片段显示了一个浅层副本的行动。
# ================================================================
# === ShallowCopy.py =============================================
# ================================================================
#
class Foo:
def __init__(self, data):
self._data = data
aa = Foo ('aaa')
bb = Foo ('bbb')
# The initial list has two elements containing 'aaa' and 'bbb'
OldList = [aa,bb]
print OldList[0]._data
# The shallow copy makes a new list pointing to the old elements
NewList = OldList[:]
print NewList[0]._data
# Updating one of the elements through the new list sees the
# change reflected when you access that element through the
# old list.
NewList[0]._data = 'xxx'
print OldList[0]._data
# Updating the new list to point to something new is not reflected
# in the old list.
NewList[0] = Foo ('ccc')
print NewList[0]._data
print OldList[0]._data
在python shell中运行它会得到下面的记录。 我们可以看到这个列表是用旧对象的副本制作的。 其中一个对象的状态可以通过旧列表的引用进行更新，当通过旧列表访问对象时可以看到更新。 最后，改变新列表中的引用可以被看作不反映在旧列表中，因为新列表现在指的是不同的对象。
>>> # ================================================================
... # === ShallowCopy.py =============================================
... # ================================================================
... #
... class Foo:
... def __init__(self, data):
... self._data = data
...
>>> aa = Foo ('aaa')
>>> bb = Foo ('bbb')
>>>
>>> # The initial list has two elements containing 'aaa' and 'bbb'
... OldList = [aa,bb]
>>> print OldList[0]._data
aaa
>>>
>>> # The shallow copy makes a new list pointing to the old elements
... NewList = OldList[:]
>>> print NewList[0]._data
aaa
>>>
>>> # Updating one of the elements through the new list sees the
... # change reflected when you access that element through the
... # old list.
... NewList[0]._data = 'xxx'
>>> print OldList[0]._data
xxx
>>>
>>> # Updating the new list to point to something new is not reflected
... # in the old list.
... NewList[0] = Foo ('ccc')
>>> print NewList[0]._data
ccc
>>> print OldList[0]._data
xxx
因为它已经被回答了，我会简单地添加一个简单的演示：
>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> b = a
>>> c = a[:]
>>> b[2] = 10
>>> c[3] = 20
>>> a
[1, 2, 10, 4]
>>> b
[1, 2, 10, 4]
>>> c
[1, 2, 3, 20]