Python中list列表的赋值方法及遇到问题处理
问题起源：
本文的原因是因为在使用list的直接赋值b=a时，得到的结果与预期不同，后来才发现直接使用等于号=对列表进行赋值会产生一系列的问题，于是将赋值、浅拷贝、深拷贝三者之间的区别进行记录。
1.列表list赋值方法
在python中，对象的赋值就是简单的对象引用，这点和C++是不同的，
如下例子所示：
a = ['a', 'b', 'c'] b = a # 采用简单的=赋值 print(a==b) # 下面是输出结果： True
上面这种情况下，b和a是一样的，他们指向同一片内存，b不过是a的别名，是引用。我们可以使用a与b是否相同来判断，返回True，表明他们地址相同，内容相同。
赋值操作(包括对象作为参数、返回值)不会开辟新的内存空间，它只是复制了新对象的引用。也就是说，除了b这个名字以外，没有其它的内存开销。
修改了a，就影响了b；同理，修改了b就影响了a。下面的例子尝试对b进行修改，在后面加入新的元素’d’，通过观察输出结果发现：在修改列表b的同时，列表a也会被修改，因为两者用的是同一个内存空间。
a = ['a', 'b', 'c']
b = a
b.append('d')
print('a = {}'.format(a))
print('b = {}'.format(b))
# 下面是输出结果：
a = ['a', 'b', 'c', 'd']
b = ['a', 'b', 'c', 'd']
2.浅拷贝(shallow copy)
浅拷贝会创建新对象，其内容是原对象的引用。
浅拷贝有三种形式：切片操作，工厂函数，copy模块中的copy函数。
比如对上述a：
- 1、切片操作：b = a[:] 或者 b = [each for each in a]
- 2、工厂函数：b = list(a)
- 3、copy函数：b = copy.copy(a) #使用时要import copy模块
浅拷贝产生的b不再是a了，使用is可以发现他们不是同一个对象，使用id查看，发现它们也不指向同一片内存。但是当我们使用 id(x) for x in a 和 id(x) for x in b 时，可以看到二者包含的元素的地址是相同的。
在这种情况下，a和b是不同的对象，修改b理论上不会影响a。比如b.append([4,5])。
代码效果如下：
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']]
b = a[:] # 采用了切片操作对列表b进行赋值
b.append('green') # 对列表b执行添加元素操作
print('a = {}'.format(a))
print('b = {}'.format(b))
# 下面是输出结果：
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']] # a中的元素不发生变化
b = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red'], 'green'] # b中增加了一个元素'green'
但是要注意：浅拷贝之所以称为浅拷贝，是它仅仅只拷贝了一层，在a中有一个嵌套的list，如果我们修改了它，情况就不一样了。
????a[3].append(“blue”)。查看b，你将发现b也发生了变化。这是因为，你修改了嵌套的list。修改外层元素，会修改它的引用，让它们指向别的位置，修改嵌套列表中的元素，列表的地址并为发生变化，指向的都是同一个位置。
代码如下：
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']]
b = a[:] # 采用了切片操作对列表b进行赋值
a[3].append('blue') # 在a列表中的第3个元素中增加元素'blue'，由于a[3]本身也是一个列表，从而是在列表后增加了元素'blue'，从输出结果中可以看出来。
print('a = {}'.format(a))
print('b = {}'.format(b))
# 下面是输出结果：
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red', 'blue']]
b = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red', 'blue']]
3.深拷贝
深拷贝只有一种形式，copy模块中的deepcopy函数。
和浅拷贝对应，深拷贝拷贝了对象的所有元素，包括多层嵌套的元素。因而，它的时间和空间开销要高。
同样对la，若使用b = copy.deepcopy(a)，再修改b将不会影响到a了。即使嵌套的列表具有更深的层次，也不会产生任何影响，因为深拷贝出来的对象根本就是一个全新的对象，不再与原来的对象有任何关联。
实例代码如下：
import copy
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']]
b = copy.deepcopy(a) # 采用深拷贝对a进行深拷贝操作
b.append('xyz')
print('a = {}'.format(a))
print('b = {}'.format(b))
# 下面是输出结果：
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']] # 使用深拷贝，对b的修改不会影响到a
b = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red'], 'xyz']
或者用下面的代码：
import copy
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']]
b = copy.deepcopy(a) # 采用深拷贝对a进行深拷贝操作
a[3].append('crazy')
print('a = {}'.format(a))
print('b = {}'.format(b))
# 下面是输出结果：
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red', 'crazy']]
b = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']] # 对a的修改不会影响到b
或者用下面的代码：
import copy
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red']]
b = copy.deepcopy(a) # 采用深拷贝对a进行深拷贝操作
a[3].append('crazy')
b.append('dddd')
print('a = {}'.format(a))
print('b = {}'.format(b))
# 下面是输出结果：
a = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red', 'crazy']]
b = ['a', 'b', 'c', ['yellow', 'red'], 'dddd']
4.关于拷贝操作的提醒
- 1、对于非容器类型，如数字，字符，以及其它“原子”类型，没有拷贝一说。产生的都是原对象的引用。
- 2、如果元组变量值包含原子类型对象，即使采用了深拷贝，也只能得到浅拷贝。
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