MK
摩柯社区 - 一个极简的技术知识社区
AI 面试

Python复制列表的性能考量

2022-04-257.1k 阅读

Python 复制列表的不同方式

在 Python 编程中，经常会遇到需要复制列表的情况。Python 提供了多种复制列表的方法，每种方法在实现原理和性能表现上都有所不同。

直接赋值

首先来看一种看似复制，但实则并非真正复制的方式——直接赋值。

original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = original_list

在上述代码中，new_list 并没有创建一个新的列表对象，而是和 original_list 指向了同一个列表对象。这意味着对 new_list 的任何修改，都会直接反映在 original_list 上，反之亦然。

new_list.append(6)
print(original_list)

运行上述代码，会发现 original_list 也被追加了元素 6，输出为 [1, 2, 3, 4, 5, 6]。这种方式虽然简单，但不符合我们通常意义上复制列表的需求，且在性能上并没有额外开销，只是增加了一个指向同一对象的引用。

使用切片操作

Python 中可以通过切片操作来复制列表，这是一种简单且常用的方式。

original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = original_list[:]

这里的切片操作 [:] 会创建一个新的列表对象，新列表中的元素和原列表相同，但它们是两个独立的对象。对 new_list 进行修改不会影响 original_list。

new_list.append(6)
print(original_list)
print(new_list)

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

从性能角度来看，切片操作在创建新列表时，会遍历原列表的所有元素，并将它们逐个复制到新列表中。对于较小的列表，这种方式的性能开销可以忽略不计。但随着列表规模的增大，性能消耗会逐渐明显。这是因为切片操作本质上是对原列表元素的一次完整遍历和复制，时间复杂度为 O(n)，其中 n 是列表的长度。

使用 list() 构造函数

另一种复制列表的方法是使用 list() 构造函数。

original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = list(original_list)

list() 构造函数同样会创建一个新的列表对象，并将原列表的元素逐个添加进去。它和切片操作在功能上类似，都是实现了真正的列表复制。

new_list.append(6)
print(original_list)
print(new_list)

输出结果和切片操作相同：

[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

在性能方面，list() 构造函数也需要遍历原列表并逐个添加元素，时间复杂度同样为 O(n)。不过，在某些情况下，由于函数调用的开销，list() 构造函数可能会比切片操作稍微慢一点，但这种差异在大多数实际应用中并不显著。

使用 copy 模块的 copy 方法

Python 的 copy 模块提供了 copy 方法来复制对象，对于列表也同样适用。

import copy
original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = copy.copy(original_list)

copy.copy() 方法会创建一个新的列表对象，并复制原列表中的元素。对于不可变类型的元素，新列表中的元素和原列表中的元素共享内存地址；对于可变类型的元素，会进行浅拷贝。

original_list = [[1, 2], 3, 4]
new_list = copy.copy(original_list)
new_list[0].append(3)
print(original_list)
print(new_list)

输出结果为：

[[1, 2, 3], 3, 4]
[[1, 2, 3], 3, 4]

可以看到，对于嵌套的可变列表，copy.copy() 方法进行的是浅拷贝，原列表和新列表中的可变子列表是同一个对象。

在性能上，copy.copy() 方法除了要创建新的列表对象，还需要处理元素的复制逻辑，对于复杂对象可能会有额外的开销。但对于简单的列表，其性能和切片操作、list() 构造函数相近，时间复杂度同样为 O(n)。

使用 copy 模块的 deepcopy 方法

当需要对嵌套的可变对象进行完全独立的复制时，copy.deepcopy() 方法就派上用场了。

import copy
original_list = [[1, 2], 3, 4]
new_list = copy.deepcopy(original_list)
new_list[0].append(3)
print(original_list)
print(new_list)

输出结果为：

[[1, 2], 3, 4]
[[1, 2, 3], 3, 4]

copy.deepcopy() 方法会递归地复制对象及其所有子对象，确保新对象和原对象在内存中完全独立。这种方式虽然能保证数据的独立性，但性能开销较大。因为它需要遍历整个对象结构，对于每个可变对象都进行递归复制。时间复杂度会随着对象嵌套深度和规模的增加而显著上升，通常远高于其他复制方式。

性能考量因素分析

列表规模的影响

列表的规模是影响复制性能的一个重要因素。对于较小的列表，各种复制方式的性能差异很难察觉。例如，当列表只有几个元素时，切片操作、list() 构造函数和 copy.copy() 方法几乎瞬间完成，性能差距在微秒级别，对程序整体运行影响不大。

import timeit

original_list = [1, 2, 3]

slice_time = timeit.timeit('original_list[:]', globals=globals(), number=10000)
list_constructor_time = timeit.timeit('list(original_list)', globals=globals(), number=10000)
copy_method_time = timeit.timeit('copy.copy(original_list)', globals=globals(), number=10000)

print(f'Slice operation time: {slice_time}')
print(f'List constructor time: {list_constructor_time}')
print(f'Copy method time: {copy_method_time}')

运行上述代码，会发现三种方法的运行时间非常接近。

然而，随着列表规模的增大，性能差异就会逐渐显现。以切片操作和 copy.deepcopy() 方法为例，切片操作的时间复杂度为 O(n)，而 copy.deepcopy() 方法由于递归复制的特性，时间复杂度会随着对象嵌套深度增加而上升，可能达到 O(n^2) 甚至更高。

import timeit
import copy

original_list = list(range(10000))

slice_time = timeit.timeit('original_list[:]', globals=globals(), number=1000)
deepcopy_time = timeit.timeit('copy.deepcopy(original_list)', globals=globals(), number=1000)

print(f'Slice operation time: {slice_time}')
print(f'Deepcopy method time: {deepcopy_time}')

运行上述代码，会发现 copy.deepcopy() 方法的运行时间远远高于切片操作，这是因为 copy.deepcopy() 需要对每个元素进行递归复制，开销巨大。

元素类型的影响

列表元素的类型也会对复制性能产生影响。如果列表中的元素都是不可变类型（如整数、字符串等），那么各种复制方式的性能差异主要体现在复制操作本身的开销上。因为不可变类型的元素在复制时不需要额外处理对象的内部结构。

import timeit
import copy

original_list = [1, 'a', 3.14]

slice_time = timeit.timeit('original_list[:]', globals=globals(), number=10000)
list_constructor_time = timeit.timeit('list(original_list)', globals=globals(), number=10000)
copy_method_time = timeit.timeit('copy.copy(original_list)', globals=globals(), number=10000)

print(f'Slice operation time: {slice_time}')
print(f'List constructor time: {list_constructor_time}')
print(f'Copy method time: {copy_method_time}')

上述代码中，由于元素都是不可变类型，三种复制方式的性能差异较小。

但如果列表中包含可变类型（如列表、字典等），情况就会变得复杂。对于浅拷贝方式（如切片、list() 构造函数、copy.copy()），它们只会复制可变对象的引用，而不会复制其内部结构。这在某些情况下可能会导致数据共享问题，但在性能上相对较好，因为避免了递归复制的开销。

import timeit
import copy

original_list = [[1, 2], {'key': 'value'}]

slice_time = timeit.timeit('original_list[:]', globals=globals(), number=10000)
list_constructor_time = timeit.timeit('list(original_list)', globals=globals(), number=10000)
copy_method_time = timeit.timeit('copy.copy(original_list)', globals=globals(), number=10000)

print(f'Slice operation time: {slice_time}')
print(f'List constructor time: {list_constructor_time}')
print(f'Copy method time: {copy_method_time}')

而 copy.deepcopy() 方法则需要递归地复制可变对象及其内部结构，性能开销会显著增加。

import timeit
import copy

original_list = [[1, 2], {'key': 'value'}]

deepcopy_time = timeit.timeit('copy.deepcopy(original_list)', globals=globals(), number=10000)

print(f'Deepcopy method time: {deepcopy_time}')

对比上述浅拷贝和深拷贝的时间测试代码，会发现深拷贝的运行时间明显更长。

嵌套结构的影响

列表的嵌套结构深度也会对复制性能产生影响。对于浅拷贝方式，嵌套结构的深度基本不影响复制性能，因为它们只复制顶层对象的引用。

import timeit
import copy

original_list = [[1, 2], [[3, 4], [5, 6]]]

slice_time = timeit.timeit('original_list[:]', globals=globals(), number=10000)
list_constructor_time = timeit.timeit('list(original_list)', globals=globals(), number=10000)
copy_method_time = timeit.timeit('copy.copy(original_list)', globals=globals(), number=10000)

print(f'Slice operation time: {slice_time}')
print(f'List constructor time: {list_constructor_time}')
print(f'Copy method time: {copy_method_time}')

在上述代码中，尽管列表有一定的嵌套深度，但浅拷贝方式的性能仍然相近。

然而，对于 copy.deepcopy() 方法，嵌套结构的深度会极大地影响性能。因为它需要递归地复制每一层的对象，随着嵌套深度的增加，复制操作的次数呈指数级增长。

import timeit
import copy

original_list = [[1, 2], [[3, 4], [5, 6]]]

deepcopy_time = timeit.timeit('copy.deepcopy(original_list)', globals=globals(), number=10000)

print(f'Deepcopy method time: {deepcopy_time}')

如果将嵌套深度进一步增加，copy.deepcopy() 方法的运行时间会急剧上升。

实际应用场景中的性能选择

简单数据结构且不需要独立副本

在实际应用中，如果列表结构简单，且不需要创建独立的副本（例如，只是为了在不同变量名中引用同一数据，且不担心数据被意外修改），直接赋值是最简洁且无性能开销的方式。但这种方式要谨慎使用，因为它可能会导致数据共享带来的意外修改问题。

original_list = [1, 2, 3]
new_list = original_list

简单数据结构且需要独立副本

当列表结构简单，且需要创建一个独立的副本时，切片操作和 list() 构造函数是很好的选择。它们在性能上相近，实现也较为简单。

original_list = [1, 2, 3]
new_list1 = original_list[:]
new_list2 = list(original_list)

在这种情况下，切片操作在代码简洁性上略胜一筹，而 list() 构造函数在语义上更明确地表示创建一个新的列表。

复杂数据结构且只需浅拷贝

如果列表中包含可变类型的元素，且只需要进行浅拷贝（即新列表和原列表共享可变子对象），切片操作、list() 构造函数和 copy.copy() 方法都可以满足需求。在性能方面，切片操作和 list() 构造函数通常会稍快一些，因为 copy.copy() 方法需要经过函数调用的开销。

original_list = [[1, 2], 3, 4]
new_list1 = original_list[:]
new_list2 = list(original_list)
new_list3 = copy.copy(original_list)

复杂数据结构且需要深拷贝

当列表结构复杂，包含多层嵌套的可变对象，且需要确保新列表和原列表完全独立时，只能使用 copy.deepcopy() 方法。但要注意，这种方法性能开销较大，在列表规模较大或嵌套深度较深时，可能会导致程序运行缓慢。

original_list = [[1, 2], [[3, 4], [5, 6]]]
new_list = copy.deepcopy(original_list)

在这种情况下，需要权衡数据独立性和性能，如果可能，可以考虑优化数据结构，减少不必要的嵌套，或者在程序性能允许的范围内使用 copy.deepcopy() 方法。

优化复制性能的技巧

减少不必要的复制

在编写程序时，首先要思考是否真的需要复制列表。如果只是在不同的地方引用数据，且不修改数据，直接引用原列表可以避免复制带来的性能开销。

original_list = [1, 2, 3]
# 不需要复制，直接使用 original_list
process_data(original_list)

选择合适的复制方式

根据列表的规模、元素类型和嵌套结构，选择合适的复制方式至关重要。对于简单的小型列表，切片操作或 list() 构造函数通常是最佳选择；对于包含可变对象的复杂列表且只需浅拷贝，同样可以优先考虑切片操作或 list() 构造函数；而对于需要完全独立副本的复杂嵌套列表，在性能允许的情况下使用 copy.deepcopy() 方法。

批量操作代替多次复制

如果需要多次复制列表，可以考虑将相关操作合并，减少复制的次数。例如，如果需要对列表进行多次复制并进行不同的修改，可以先复制一次，然后在副本上进行所有操作。

original_list = [1, 2, 3]
new_list = original_list[:]
# 在 new_list 上进行多次操作
new_list.append(4)
new_list.remove(2)

缓存复制结果

如果在程序的不同地方需要多次使用相同的列表副本，可以考虑缓存复制结果，避免重复复制。

class DataProcessor:
    def __init__(self):
        self.original_list = [1, 2, 3]
        self.copied_list = None

    def get_copied_list(self):
        if self.copied_list is None:
            self.copied_list = self.original_list[:]
        return self.copied_list

通过上述方式，在每次需要列表副本时，先检查是否已经缓存了副本，如果没有则进行复制并缓存，这样可以减少不必要的复制操作，提高程序性能。

与其他语言复制列表性能的对比

与 Java 复制列表性能对比

在 Java 中，复制列表通常使用 ArrayList 的构造函数或 Collections.copy() 方法。对于简单的 ArrayList，使用构造函数复制的性能和 Python 的切片操作、list() 构造函数类似，都是遍历原列表并逐个添加元素。

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class ListCopyExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> originalList = new ArrayList<>();
        originalList.add(1);
        originalList.add(2);
        originalList.add(3);

        // 使用构造函数复制
        List<Integer> newList1 = new ArrayList<>(originalList);

        // 使用 Collections.copy() 方法复制
        List<Integer> newList2 = new ArrayList<>(originalList.size());
        Collections.copy(newList2, originalList);
    }
}

然而，Java 是静态类型语言，在编译时会进行类型检查，这在一定程度上会增加编译时间，但在运行时可能会有更好的性能优化。而 Python 是动态类型语言，在运行时进行类型检查，这在灵活性上有优势，但在性能上可能稍逊一筹。对于复杂对象的复制，Java 通常需要实现 Cloneable 接口并覆盖 clone() 方法，实现深拷贝相对复杂，性能开销也较大，和 Python 的 copy.deepcopy() 方法类似，但实现细节有所不同。

与 C++ 复制列表性能对比

在 C++ 中，复制 std::vector 可以通过赋值运算符或构造函数。

#include <iostream>
#include <vector>

int main() {
    std::vector<int> originalVector = {1, 2, 3};

    // 使用赋值运算符复制
    std::vector<int> newVector1 = originalVector;

    // 使用构造函数复制
    std::vector<int> newVector2(originalVector);
    return 0;
}

C++ 是编译型语言，性能优化非常依赖编译器的优化能力。在复制简单的 std::vector 时，由于其内存管理机制，性能可能会比 Python 的列表复制方式更高效，特别是在处理大规模数据时。但对于复杂对象的复制，C++ 需要手动管理内存和实现复制构造函数等，操作相对复杂，且如果实现不当容易导致内存泄漏等问题。而 Python 的垃圾回收机制使得开发者在处理列表复制时无需过多关注内存管理，但在性能上可能会有一定的损耗。

结论

在 Python 中复制列表有多种方式，每种方式在性能和功能上都各有特点。直接赋值并非真正的复制，适用于不需要独立副本的场景；切片操作、list() 构造函数和 copy.copy() 方法适用于简单数据结构或只需浅拷贝的情况，它们在性能上相近且较为高效；copy.deepcopy() 方法则用于需要完全独立副本的复杂嵌套结构，但性能开销较大。在实际应用中，应根据列表的具体情况，包括规模、元素类型和嵌套结构等，选择合适的复制方式，以优化程序性能。同时，还可以通过减少不必要的复制、批量操作和缓存复制结果等技巧进一步提升性能。与其他语言相比，Python 在列表复制的灵活性上具有优势，但在性能上可能需要根据具体场景进行权衡和优化。