Python - 复制数组
你好，有抱负的Python程序员们！今天，我们将深入探讨Python中复制数组的迷人世界。作为你友好的邻居计算机科学老师，我很兴奋能引导你完成这次学习之旅。所以，拿起你最喜欢的饮料，舒服地坐好，让我们一起踏上这次冒险吧！
了解Python中的数组
在我们开始复制数组之前，先快速回顾一下Python中的数组知识。在Python中，我们通常会使用列表来表示数组。列表是多功能的，可以容纳各种类型的数据。
以下是一个Python列表的简单示例：
fruits = ["苹果", "香蕉", "樱桃"]
print(fruits)输出：
['苹果', '香蕉', '樱桃']在这个例子中，fruits是我们的列表（或数组），其中包含三个字符串元素。
现在，让我们看看如何复制这些数组！
使用赋值运算符复制数组
复制数组的简单方法可能看起来是使用赋值运算符（=）。但是，这个方法有一个需要注意的地方。让我们看看它是如何工作的：
original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
copied_list = original_list
print("原始列表：", original_list)
print("复制列表：", copied_list)
# 现在，让我们修改复制的列表
copied_list[0] = 100
print("\n修改后：")
print("原始列表：", original_list)
print("复制列表：", copied_list)输出：
原始列表： [1, 2, 3, 4, 5]
复制列表： [1, 2, 3, 4, 5]
修改后：
原始列表： [100, 2, 3, 4, 5]
复制列表： [100, 2, 3, 4, 5]惊喜！当我们修改copied_list时，original_list也改变了！这是因为赋值运算符并没有创建一个新的列表。相反，两个变量指向内存中的同一个列表。这就像把你的房子钥匙给了朋友——他们没有得到新房子，只是可以进入你的房子！
浅拷贝方法
为了避免这个问题，我们可以使用浅拷贝方法。这些方法会创建一个新的列表，但元素仍然引用同一个对象。让我们看看创建浅拷贝的几种方法：
- 使用
copy()方法：
original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
copied_list = original_list.copy()
copied_list[0] = 100
print("原始列表：", original_list)
print("复制列表：", copied_list)输出：
原始列表： [1, 2, 3, 4, 5]
复制列表： [100, 2, 3, 4, 5]- 使用
list()构造器：
original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
copied_list = list(original_list)
copied_list[0] = 100
print("原始列表：", original_list)
print("复制列表：", copied_list)输出：
原始列表： [1, 2, 3, 4, 5]
复制列表： [100, 2, 3, 4, 5]- 使用切片：
original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
copied_list = original_list[:]
copied_list[0] = 100
print("原始列表：", original_list)
print("复制列表：", copied_list)输出：
原始列表： [1, 2, 3, 4, 5]
复制列表： [100, 2, 3, 4, 5]这些方法对于简单列表来说非常有效。但是，如果我们有一个列表的列表，那该怎么办呢？这时候我们就需要拿出大杀器了！
使用深拷贝复制数组
在处理嵌套列表或复杂数据时，我们需要使用深拷贝。这会创建一个完全独立的原始列表副本，包括所有嵌套对象。这就像克隆你的房子以及里面的一切！
要使用深拷贝，我们需要导入copy模块：
import copy
original_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)
deep_copied_list[0][0] = 100
print("原始列表：", original_list)
print("深拷贝列表：", deep_copied_list)输出：
原始列表： [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
深拷贝列表： [[100, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]正如你所看到的，修改深拷贝列表不会影响原始列表，即使是嵌套的元素。
何时使用深拷贝
深拷贝功能强大，但会带来性能上的开销。这就像打包你的整座房子搬家——需要更多的时间和精力！在以下情况下使用深拷贝：
- 你有嵌套列表或复杂数据
- 你需要确保原始数据和复制数据之间完全独立
- 你在列表中处理可变对象
复制方法总结
以下是一个方便的表格，总结了我们讨论过的复制方法：
| 方法 | 语法 | 复制类型 | 使用场景 |
|---|---|---|---|
赋值 (=) |
new_list = old_list |
引用（无拷贝） | 当你希望两个变量引用同一个列表时 |
copy()方法 |
new_list = old_list.copy() |
浅拷贝 | 对于包含不可变元素的简单列表 |
list()构造器 |
new_list = list(old_list) |
浅拷贝 | 对于包含不可变元素的简单列表 |
| 切片 | new_list = old_list[:] |
浅拷贝 | 对于包含不可变元素的简单列表 |
copy.deepcopy() |
new_list = copy.deepcopy(old_list) |
深拷贝 | 对于嵌套列表或包含可变元素的列表 |
请记住，选择正确的复制方法就像为工作选择合适的工具。你不会用锤子挂画框，对吧？同样，使用最简单的满足你需求的复制方法。
结论
恭喜你！你刚刚通过掌握数组复制，提升了你的Python技能水平。从简单的赋值到深拷贝，你现在有了一套处理各种情况的工具。记住，熟能生巧，所以请在你的项目中尝试这些方法。
在我们结束之前，这里有一个程序员的幽默：程序员为什么辞职？因为他没有得到数组！?（懂了吗？提升！）
继续编码，继续学习，最重要的是，继续享受Python的乐趣！
Credits: Image by storyset