python deepcopy 是否比自定义代码更高效，或者效率更低/可预测性更低？

Question

我有一个字典，其中值是非嵌套列表（具体来说，键是整数，值是整数列表）。我想对其进行深层复制，这样我就不会修改原始字典中的列表。

我知道我可以使用

copied = copy.deepcopy(original)

然而，由于我知道数据结构的形式，我也可以使用类似的东西

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

这些解决方案之一更好吗？更高效？不太可能导致令人讨厌的意外？

有人告诉我 deepcopy() 带有一些陷阱，但我不太明白是什么。我还想了解使用 deepcopy() 是否比我的代码效率更低（可能是因为它是更通用的解决方案？）还是更高效（可能它在较低级别进行了优化？）。

Answer 1

正如您可能预期的那样，copy.deepcopy比您的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比字典理解+列表复制慢得多的原因是：

• deepcopy是多用途函数 - 它几乎适用于任何类型的对象
• deepcopy在Python中实现，而字典理解和列表切片是在较低级别完成的

最重要的是

• deepcopy递归地复制容器内的元素，而您的字典理解则不会。

例子：

>>> 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

如您所见，deepcopy复制了obj中包含的内容original，以便copy2列表包含它的副本，而不是其obj本身。与您的字典理解不同，它在创建新的列表对象时保留列表中的元素。