Python列表赋值、浅拷贝与深拷贝的区别详解

纸上星河

发布时间：2026-10-15| 4人浏览过

原创

本文详细解析Python中列表的三种处理方式：直接赋值、浅拷贝与深拷贝。通过对比[[wp:a1]]内存地址与内容变化，阐明直接赋值共享引用、浅拷贝仅复制外层对象而嵌套对象仍共享、深拷贝完全独立创建新对象的机制。结合[[wp:a3]]与[[wp:a6]]模块示例，帮助开发者避免修改副本时意外影响原数据的常见陷阱。

问题起源：

本文的起因在于使用直接赋值b=a处理列表时，实际运行结果与预期不符。随后发现，直接使用等号=对列表进行赋值会引发一系列潜在问题，因此本文旨在记录并区分直接赋值、浅拷贝与深拷贝三者之间的核心差异。

1.列表list赋值方法

在Python中，对象的赋值本质上是简单的对象引用复制，这一点与C++的机制有所不同。

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

在此种情况下，变量b和a指向完全相同的内存地址，b仅仅是a的一个别名或引用。我们可以通过判断a与b是否相同来验证，返回True，这表明它们的内存地址和内容完全一致。赋值操作（包括将对象作为参数传递或作为返回值返回）并不会开辟新的内存空间，它仅仅是复制了新对象的引用。换言之，除了变量名b之外，没有产生其他内存开销。修改a会直接导致b发生变化；同理，修改b也会影响a。下面的示例尝试对b进行修改，在列表b末尾添加新元素'd'，通过观察输出结果可以发现：在修改列表b的同时，列表a也随之改变，因为两者共享同一块内存空间。

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)

浅拷贝会创建一个新的对象，但其内容仅包含原对象中元素的引用。浅拷贝主要有三种实现形式：切片操作、工厂函数以及copy模块中的copy函数。

例如对上述列表a进行浅拷贝：

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

经过浅拷贝生成的b不再是a，使用is运算符可以发现它们不是同一个对象；通过id()函数查看，发现它们也不指向同一片内存。但是，当我们遍历a和b并打印每个元素的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地址是相同的。在这种情况下，a和b是两个不同的对象，理论上修改b不会影响a。例如执行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'

但是需要注意：浅拷贝之所以称为“浅”，是因为它仅仅只拷贝了一层。如果a中包含嵌套的list，当我们修改该嵌套列表时，情况就会发生变化。执行 a[3].append(“blue”)。查看b，你将发现b也发生了同样的变化。这是因为，你修改的是嵌套的list。修改外层元素会改变其引用，使它们指向新的位置；但修改嵌套列表中的元素时，列表本身的地址并未发生变化，a和b中的嵌套列表仍然指向同一个内存位置。

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，即copy模块中的deepcopy函数。与浅拷贝对应，深拷贝会拷贝对象的所有元素，包括多层嵌套的元素。因此，它的时间和空间开销相对较高。同样对列表a，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']