Python列表数据处理全攻略（二）：常用内置方法轻松掌握

引言

亲爱的读者，你好！Python的列表在数据结构中占据着核心地位，对于学习与应用Python来说，它无疑是我们不可或缺的得力助手。它不仅能帮助我们有效地存储和整理数据，还为我们提供了众多内置方法，让数据处理工作变得简单且高效。在这篇博客中，我们将一同深入探索Python列表的这些内置方法，从基础到进阶，助你全面掌握列表处理的核心技巧。让我们开始吧！

Python列表常用内置方法

clear()

功能介绍

clear()方法是Python列表对象的一个内置方法，用于清空列表中的所有元素。它会将列表中的所有元素删除，并将列表长度设置为0。

语法

list.clear()

其中，list是要清空的列表对象。

示例

1. 常规操作

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print("原始列表:", my_list)
my_list.clear()
print("清空后的列表:", my_list)

运行结果：

原始列表: [1, 2, 3, 4, 5]
清空后的列表: []

进程已结束,退出代码0

2. 清空一个嵌套列表：

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print("原始嵌套列表:", nested_list)
nested_list.clear()
print("清空后的嵌套列表:", nested_list)

运行结果：

原始嵌套列表: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
清空后的嵌套列表: []

进程已结束,退出代码0

3. 在循环中使用clear()方法：

my_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
for i in range(len(my_list)):
    my_list[i].clear()  # 在每次循环时清空子列表
    print("清空后的列表:", my_list)

运行结果：

清空后的列表: [[], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
清空后的列表: [[], [], [7, 8, 9]]
清空后的列表: [[], [], []]

进程已结束,退出代码0

注意事项

• clear()方法会直接修改原列表，而不是创建一个新的空列表。这是因为Python中的列表是可变对象，对列表的修改会影响到原始对象。
• 在循环中使用clear()方法时需要小心，因为每次清空列表后，下一次循环迭代时，循环变量可能会因为列表长度的改变而跳过某些元素。因此，在循环中使用clear()方法时，通常建议先复制一份原列表，然后在复制的列表上进行操作。
• 清空列表后，原列表中的所有元素都将被删除，无法再访问。因此，在调用clear()方法前，需要确保不再需要这些元素。如果需要保留这些元素，可以考虑将其存储到其他变量或数据结构中。

copy()

功能介绍

copy()方法用于创建一个列表的浅拷贝。浅拷贝意味着新列表与原列表是两个独立的对象，但它们包含的元素仍然是同一个对象，如果列表中包含其他可变对象，则这些可变对象与原列表中的对应元素仍然共享。

语法

list.copy()

其中，list是你要拷贝的列表。

示例

1. 直接拷贝

a, b = 1, 2
sub_list = [3, 4]
original_list = [a, b, sub_list]
copied_list = original_list.copy()

# 返回原列表和新列表对象的内存地址
print(id(original_list))
print(id(copied_list))
print(id(copied_list) == id(original_list))

运行结果：

2608333351744
2608333351232
False

进程已结束,退出代码0

2. 修改浅拷贝后的列表中的不可变对象

a, b = 1, 2
sub_list = [3, 4]
original_list = [a, b, sub_list]
copied_list = original_list.copy()


print("修改前:")
print(a, id(a))
print(original_list, id(original_list[0]))
print(copied_list, id(copied_list[0]))
print(id(a) == id(original_list[0]) == id(copied_list[0]))
print("-"*50)

# 修改新列表的第一个元素
copied_list[0] = 5

print("修改后:")
print(a, id(a))
print(original_list, id(original_list[0]))
print(copied_list, id(copied_list[0]))
print(id(a) == id(original_list[0]) == id(copied_list[0]))

运行结果：

从运行结果来看：

• 在新列表copied_list修改前，对象a、original_list[0]、copied_list[0]共享同一内存地址 ==> 三者实际上是同一对象；
• 在新列表copied_list修改后，对象a、original_list[0]仍然共享同一内存地址。由于整数对象是不可变对象 ===> 新列表copied_list会新建一个内存地址存放修改后的元素 ===> 原列表original_list的元素并没有受到影响。

3：修改浅拷贝后的列表中可变对象

a, b = 1, 2
sub_list = [3, 4]
original_list = [a, b, sub_list]
copied_list = original_list.copy()


print("修改前:")
print(sub_list, id(sub_list))
print(original_list, id(original_list[-1]))
print(copied_list, id(copied_list[-1]))
print(id(sub_list) == id(original_list[-1]) == id(copied_list[-1]))

# 修改新列表的最后一个元素，即子列表
copied_list[-1][0] = 6

print("-"*50)
print("修改后:")
print(sub_list, id(sub_list))
print(original_list, id(original_list[-1]))
print(copied_list, id(copied_list[-1]))
print(id(sub_list) == id(original_list[-1]) == id(copied_list[-1]))

运行结果：

修改前:
[3, 4] 1845835995520
[1, 2, [3, 4]] 1845835995520
[1, 2, [3, 4]] 1845835995520
True
--------------------------------------------------
修改后:
[6, 4] 1845835995520
[1, 2, [6, 4]] 1845835995520
[1, 2, [6, 4]] 1845835995520
True

从运行结果来看：

• 在新列表copied_list修改前，对象sub_list、original_list[-1]、copied_list[-1]共享同一内存地址 ==> 三者实际上是同一对象；
• 在新列表copied_list修改后，由于列表对象是可变对象 ===> 新列表copied_list直接原地修改子列表 ===> 对象sub_list、original_list[-1]、copied_list[-1]仍然共享同一内存地址 ==> 原列表original_list的元素以及列表对象sub_list均会受到【修改】操作的影响。

注意事项

1. copy()方法只进行浅拷贝，如果列表中包含其他可变对象（如列表、字典等），则这些对象与原列表中的对应元素仍然共享。如果你需要深拷贝（即完全独立地复制对象及其包含的所有对象），则需要使用其他方法，如copy模块的deepcopy()函数。
2. copy()方法返回的是原列表的一个浅拷贝，新列表与原列表是两个独立的对象，但它们包含的元素（如果元素是可变对象）仍然是同一个对象。这意味着，如果你更改了浅拷贝后的列表中的可变对象（如嵌套列表），这会影响原列表中的对应元素，因为它们实际上指向的是同一个对象。
3. copy()方法的时间复杂度是O(n)，其中n是列表的长度。这是因为该方法需要遍历整个列表以复制其内容。如果你需要频繁地进行深拷贝或大规模数据的复制操作，可能需要考虑使用更高效的数据结构或方法。

总结

Python的列表对象的copy()方法是一个简单且常用的方法，用于创建列表的浅拷贝。它返回的是原列表的一个新的副本，但新列表与原列表包含的元素（如果元素是可变对象）仍然是同一个对象。这意味着浅拷贝后的列表与原列表在大部分情况下是独立的，但它们包含的可变对象仍然是共享的。在使用copy()方法时，需要注意其限制和潜在的问题。如果你需要完全独立地复制对象及其包含的所有对象，则需要使用深拷贝的方法。

结束语

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