python deepcopy是比自定义代码更高效，还是效率/可预测性更低？

我有一个dict，其中的值是非嵌套列表（具体来说，键是int，值是int的列表）。我想做一份深度拷贝，这样我就不会修改原始目录中的列表

我知道我可以用

copied = copy.deepcopy(original)

然而，由于我知道数据结构的形式，我也可以使用

copied = {key:valuelist[:] for (key,valuelist) in original.iteritems()}

其中一个解决方案更好吗？更有效率？不太可能导致令人不快的意外

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有人告诉我，deepcopy（）有一些陷阱，但我真的不明白是什么。我还想了解使用deepcopy（）是比我的代码效率低（可能是因为它是一个更通用的解决方案？）还是更高效（可能是在较低的级别上进行了优化？）

我的建议是现在使用

deepcopy

，如果它太慢，你可以用自定义函数替换它

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如果您的dict真的很大，它可能会变慢，但只要您不使用真正大的数据，我就不会太担心了。

我使用了下面的代码，并得到了一些结果

import copy
import time

def go(loop):
    original = {x: [y for y in range(x)] for x in xrange(100)}
    print loop

    start = time.time()
    for x in xrange(loop):
        copied = copy.deepcopy(original)
    print 'deepcopy %ss' % (time.time() - start)

    start = time.time()
    for x in xrange(loop):
        copied = {k: v[:] for (k,v) in original.iteritems()}
    print 'custome  %ss' % (time.time() - start)

    print ''

for x in (100, 1000, 10000):
    go(x)


result

100
deepcopy 0.47200012207s
custome  0.00699996948242s

1000
deepcopy 4.69200015068s
custome  0.0620000362396s

10000
deepcopy 47.7449998856s
custome  0.677999973297s

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显然，

copy.deepcopy

更糟糕。我认为它比定制方法处理的要多得多，

copy.deepcopy

比第二个解决方案慢得多：

$ python -m timeit "original = {x: range(10) for x in xrange(10)}; copy = {x: v[:] for x,v in original.iteritems()}"
100000 loops, best of 3: 5.41 usec per loop

$ python -m timeit "original = {x: range(1000) for x in xrange(1000)}; copy = {x: v[:] for x,v in original.iteritems()}"
100 loops, best of 3: 17.1 msec per loop

$ python -m timeit "import copy; original = {x: range(10) for x in xrange(10)}; c = copy.deepcopy(original)"
10000 loops, best of 3: 86.4 usec per loop

$ python -m timeit "import copy; original = {x: range(1000) for x in xrange(1000)}; c = copy.deepcopy(original)"
10 loops, best of 3: 1.4 sec per loop

deepcopy

比dict comprehension+list copy慢得多的原因是：

• deepcopy

  是一种多用途功能-它适用于大多数任何类型的对象

• deepcopy

  是用python实现的，而dict理解和列表切片是在较低的级别上完成的

最重要的是

• deepcopy

  递归地复制容器中的元素，而您的dict理解不会

例如：

>>> import copy
>>> obj = object()
>>> original = {x: [obj] * 10 for x in xrange(10)}
>>> copy1 = {x:v[:] for x,v in original.iteritems()}
>>> copy2 = copy.deepcopy(original)
>>> copy1[0][0] is original[0][0]
True
>>> copy2[0][0] is original[0][0]
False

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如您所见，

deepcopy

复制了

original

中包含的

obj

，以便

copy2

列表包含它的副本，而不是

obj

本身。与dict理解不同，dict理解在创建新的列表对象的同时保留列表中的元素。

您是否尝试过这两种解决方案以查看哪一种更快？老实说，我甚至不确定python代码计时的好方法。我知道伊皮顿的时间命令。使用它让我觉得deepcopy对于我的特定案例来说要慢得多（如果我测试正确的话）——但这是否意味着对于类似的案例来说要慢得多？一个基于理解为什么它应该更慢的答案对我来说仍然是有价值的。我还想知道，除了效率之外，是否还有其他原因可以避免使用它。谢谢，这真的很有帮助。谢谢，这真的很有帮助。在这个特殊的例子中，我知道列表除了不可变的类型之外不会包含任何其他内容，但最好知道未来的情况。我仍然想知道是否有任何与效率无关的原因可以避免deepcopy。是否存在其行为令人惊讶的情况？可能没有人对此发表评论的原因是没有……而且。。有没有办法删除我上面的“额外”评论？Stackoverflow显然不允许我删除或编辑，因为我离开它超过了5分钟。不过还是很乱。