Python 阵列切片看起来像是在做深度拷贝？

python中的切片应该是一个浅拷贝。但是，当我运行以下命令时：

cur = [[0] * (2) for _ in xrange(2)]
cur2 = [row[:] for row in cur]
cur2[0][0] = "foo"
print(cur)
print(cur2)

我得到：

[[0, 0], [0, 0]] # cur
[['foo', 0], [0, 0]] # cur2

这让它看起来像是一个深度复制品

我有两个问题： 这里发生了什么事？这是深度复制还是浅显复制？ 2这种语法比copy.deepcopy快得多，这是怎么回事？例如，它是否与python管理内存的方式有关？

您正在制作内部列表的浅拷贝，即行，如果内部列表只是int对象的列表，则实际上与外部列表的深拷贝相同

实际上，您已经为整数列表的特殊情况实现了一个深度复制函数

使用copy.deepcopy会更慢，因为该函数必须调查和缓存对象的所有id，包括int对象。您的代码段并没有这样做，但在这个特定的例子中，这并不重要。注意，小的int对象在解释器级别缓存，它们本质上是单例的，而且无论如何，int对象是不可变的，所以它们实际上根本不必被复制

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这里有一个例子，如果你不想确切地了解一般深度拷贝所涉及的内容。

我认为你对什么是浅层拷贝和深层拷贝有误解

浅拷贝复制集合的结构（本质上是内存位置），而深拷贝复制内存中实际数据中的所有内容

您在这里所做的是从原始2d列表中形成每个子列表的副本的新列表-从而产生一个与原始列表没有关联的全新列表-因此您已经完成了深度副本

相反，如果您要执行：cur[：]，则只需将包含相同引用的外部列表复制到内部列表，因此是一个浅层副本

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在您的情况下，由于所有内存位置都不同，更改一个元素不会影响原始元素，但如果您只执行cur[：]，则内部行将引用内存中的相同位置，因此，更改其中一个列表中的元素会影响另一个列表。

您认为这些切片复制的是什么？我不确定：每行的深度副本？为什么您认为它是每行的深度副本？您会从每行的浅层副本中看到不同的结果吗？cur的浅层副本将是cur2=cur[：]。您通过进入cur内部并复制每一行来执行深度复制。@user2357112是-如果是浅层复制，则foo将位于cur中。修改cur2也会修改cur。谢谢。我不确定我是否遵循了关于int对象的部分-缓存对象的id完成了什么？那么，在解释器级别缓存意味着什么？普通对象在什么级别缓存？@user2009020从-2到256的小int对象由CPython实现缓存，这就是我所说的解释器级别。阅读更多关于这方面的信息。复制模块使用Python中的dict创建自己的缓存。无论如何，您都不必复制int对象，因为它们是不可变的。但是，copy.deepcopy事先不知道它要复制的对象的任何信息，因此它会检查它已经看到的对象，以避免循环。所以我可以说copy.deepcopy速度较慢，因为它复制每个int对象，而我问题中的代码不知道？@user2009020不，它不会复制每个int对象，对于不可变的对象，原子只是返回x。但是，它检查每个对象，仍然缓存id。