Метод copy() в Python: как правильно копировать списки данных

Для кого эта статья:

• Python-разработчики, особенно новички, стремящиеся улучшить свои навыки и понимание работы со списками
• Специалисты, работающие с многопоточными приложениями и нуждающиеся в безопасном управлении данными

• Программисты, которые хотят избежать ошибок и проблем при работе с вложенными структурами данных в Python

  Каждый Python-разработчик рано или поздно сталкивается с той самой ошибкой — изменяешь данные в одном списке, а меняется почему-то и другой. "Я же создал новый список!" — восклицает программист, и тут начинается расследование. Метод copy() в Python — это именно тот инструмент, который помогает избежать таких неприятных сюрпризов, позволяя создавать независимые копии коллекций данных. Но даже с ним не всё так просто, как может показаться на первый взгляд. Разберёмся, как правильно копировать списки, чтобы ваш код работал предсказуемо. 🔍

На курсе Обучение Python-разработке от Skypro вы не просто узнаете о методе copy(), но и освоите все тонкости работы с различными структурами данных. Наши студенты получают глубокое понимание работы с памятью в Python, что позволяет им писать эффективный и безошибочный код, избегая неожиданного поведения при работе со сложными объектами.

Зачем нужно копирование списков в Python

Когда-то я потратил два дня на поиск бага в своём коде. Программа неожиданно изменяла значения, которые должны были оставаться неизменными. Всё оказалось просто: я использовал оператор присваивания (=) для создания "копии" списка, не подозревая, что Python в этом случае создаёт лишь новую ссылку на тот же самый объект.

Александр Петров, Senior Python-разработчик Я работал над системой управления данными для крупного e-commerce проекта. Мой код обрабатывал каталог товаров, хранящийся в виде вложенных списков. В один прекрасный момент клиент сообщил, что в интерфейсе отображаются некорректные данные — цены на одни и те же товары различались в разных разделах сайта.

Проблема возникла в функции, которая должна была создавать отфильтрованную копию каталога для разных категорий:

Python

Скопировать код

def filter_catalog(original_catalog, category):
filtered = original_catalog # Вот здесь была ошибка!
# Дальнейшая фильтрация и модификация...
return filtered

Когда функция изменяла цены в filtered для акционных товаров, цены менялись и в original_catalog. После замены этой строки на filtered = original_catalog.copy() для верхнего уровня списка проблема частично решилась, но странности всё равно возникали со вложенными элементами. Только применение глубокого копирования copy.deepcopy(original_catalog) полностью устранило баг. Этот случай научил меня всегда задумываться о том, хочу ли я работать с тем же объектом или с его независимой копией.

В Python списки относятся к изменяемым (mutable) типам данных. Это означает, что после создания списка его содержимое может быть изменено. Когда вы присваиваете список новой переменной с помощью оператора =, Python создаёт не новый список, а новую ссылку на существующий. В результате любые изменения, внесённые через одну переменную, будут видны через другую.

Вот простой пример проблемы, с которой сталкиваются многие новички:

original = [1, 2, 3]
supposed_copy = original
supposed_copy.append(4)

print(original) # Выведет [1, 2, 3, 4], хотя мы не изменяли original напрямую

Копирование списков необходимо в следующих ситуациях:

• Когда нужно сохранить оригинальные данные неизменными, но при этом работать с их модифицированной версией
• При создании функций, которые не должны изменять входные параметры
• В многопоточных приложениях, где один и тот же список может использоваться разными потоками
• При сохранении промежуточных состояний объекта (например, для реализации отмены действий)
• В рекурсивных алгоритмах, чтобы избежать непреднамеренных изменений данных в стеке вызовов

Метод copy() — базовый способ копирования списков

Метод copy() — это встроенный метод списков в Python, который появился в версии 3.3 (в более ранних версиях для копирования приходилось использовать альтернативные методы). Он создаёт поверхностную (shallow) копию списка, что означает создание нового списка, содержащего те же объекты, что и оригинал. 🧩

Синтаксис использования метода copy() очень прост:

original_list = [1, 2, 3]
copied_list = original_list.copy()

После выполнения этого кода copied_list будет содержать те же значения, что и original_list, но это будет отдельный, независимый объект списка. Вы можете убедиться в этом, проверив id объектов:

print(id(original_list)) # Выведет что-то вроде 140233364735560
print(id(copied_list)) # Выведет другое число, например 140233364735632

Главное преимущество метода copy() в том, что изменения в одном списке не влияют на другой:

original_list = [1, 2, 3]
copied_list = original_list.copy()

# Изменяем скопированный список
copied_list.append(4)

print(original_list) # Выведет [1, 2, 3] — оригинал не изменился
print(copied_list) # Выведет [1, 2, 3, 4]

Метод copy() особенно полезен в следующих ситуациях:

• Когда вам нужно модифицировать список, но сохранить оригинальную версию
• При работе с функциями, которые могут изменять входные данные
• Для создания временных копий данных в циклах обработки
• При необходимости создать базовую версию и несколько вариаций на её основе

Внутренне метод copy() работает аналогично созданию нового списка и заполнению его всеми элементами оригинального списка, но делает это эффективнее с точки зрения производительности.

Подводные камни поверхностного копирования с copy()

Хотя метод copy() решает многие проблемы с нежелательными изменениями списков, он создаёт только поверхностную копию. Это означает, что если ваш список содержит вложенные изменяемые объекты (другие списки, словари и т.д.), то эти объекты не копируются, а ссылки на них сохраняются. 🚨

Мария Соколова, Python-разработчик в финтех-проекте В нашей системе аналитики данные клиентов хранились в формате вложенных списков: каждый клиент был представлен списком, который содержал основную информацию и еще один вложенный список с историей транзакций. Когда пришла задача создать отчет с агрегированными данными, мне нужно было сгруппировать клиентов по определённым критериям, сохраняя исходные данные неизменными. Вот часть кода, который я изначально написала:

Python

Скопировать код

# Список клиентов с их транзакциями
clients = [
["Иван", 30, [1500, 2000, 3000]],
["Мария", 25, [800, 1200]],
["Петр", 45, [5000, 2500, 1000, 3000]]
]

# Создание копии для манипуляций
clients_copy = clients.copy()

# Обработка данных для отчета (округление сумм транзакций)
for client in clients_copy:
transactions = client[2]
for i in range(len(transactions)):
transactions[i] = round(transactions[i], -2) # Округляем до сотен

print("Оригинальные данные:", clients)
print("Данные для отчета:", clients_copy)

Я была уверена, что оригинальные данные останутся неизменными. Однако при запуске кода получила шок: и в clients, и в clients_copy транзакции оказались округленными! Это произошло из-за того, что метод copy() создал только поверхностную копию, и вложенные списки транзакций в обоих случаях указывали на одни и те же объекты. Проблему я решила, только когда заменила copy() на deepcopy():

Python

Скопировать код

import copy
clients_copy = copy.deepcopy(clients)

Этот случай научил меня всегда учитывать структуру данных при выборе метода копирования. Теперь, когда я вижу вложенные списки, я сразу думаю о глубоком копировании.

Давайте рассмотрим пример, который иллюстрирует эту проблему:

original = [1, 2, [3, 4]]
copied = original.copy()

# Изменяем вложенный список
copied[2][0] = 'changed'

print(original) # Выведет [1, 2, ['changed', 4]]
print(copied) # Выведет [1, 2, ['changed', 4]]

Как видно из примера, изменение вложенного списка в копии также изменило его в оригинале. Это происходит потому, что метод copy() копирует только структуру верхнего уровня, а не создаёт новые копии всех вложенных объектов.

Вот основные проблемы, с которыми вы можете столкнуться при использовании поверхностного копирования:

• Непреднамеренные изменения вложенных объектов в оригинальном списке
• Сложности отладки, когда изменения происходят "магическим" образом
• Ошибки в многопоточной среде, где разные потоки могут одновременно изменять одни и те же вложенные объекты
• Проблемы при сериализации/десериализации данных, содержащих вложенные структуры

Чтобы понять, почему это происходит, полезно представлять, как Python хранит данные в памяти:

Понимание этих ограничений метода copy() критически важно для правильного управления данными в ваших Python-программах. 📊

Глубокое копирование vs copy() для вложенных структур

Когда вы работаете с вложенными структурами данных, метод copy() может оказаться недостаточным из-за своей поверхностной природы. Здесь на помощь приходит функция deepcopy() из встроенного модуля copy, которая создаёт полностью независимые копии всех объектов на всех уровнях вложенности. 🧠

Для использования глубокого копирования необходимо импортировать модуль copy:

import copy

original = [1, 2, [3, 4]]
deep_copied = copy.deepcopy(original)

# Изменяем вложенный список
deep_copied[2][0] = 'changed'

print(original) # Выведет [1, 2, [3, 4]]
print(deep_copied) # Выведет [1, 2, ['changed', 4]]

Как видно из примера, при использовании deepcopy() изменения вложенного списка в копии не влияют на оригинал. Это главное преимущество глубокого копирования перед поверхностным.

Давайте сравним эти два метода на более сложном примере:

import copy

# Создаем сложную структуру данных
original = {
'a': [1, 2, 3],
'b': {'x': 10, 'y': 20},
'c': (4, 5, [6, 7])
}

# Создаем поверхностную копию
shallow = original.copy()

# Создаем глубокую копию
deep = copy.deepcopy(original)

# Вносим изменения во вложенные структуры
shallow['a'][0] = 'changed in shallow'
deep['a'][0] = 'changed in deep'

# Проверяем результат
print("Original:", original['a']) # ['changed in shallow', 2, 3]
print("Shallow copy:", shallow['a']) # ['changed in shallow', 2, 3]
print("Deep copy:", deep['a']) # ['changed in deep', 2, 3]

При выборе между поверхностным (copy()) и глубоким (deepcopy()) копированием необходимо учитывать следующие факторы:

• Структура данных: для простых списков без вложенных изменяемых объектов достаточно copy()
• Производительность: deepcopy() работает медленнее, особенно для больших и сложных структур
• Использование памяти: deepcopy() создаёт копии всех объектов, что требует больше памяти
• Циклические ссылки: deepcopy() корректно обрабатывает структуры с циклическими ссылками
• Необходимость изоляции: если важно полностью изолировать копию от оригинала — используйте deepcopy()

Существуют также промежуточные решения. Например, вы можете самостоятельно создать "частично глубокую" копию, когда копируются только определённые уровни вложенности:

def custom_copy(lst, depth=1):
if depth <= 0:
return lst
result = []
for item in lst:
if isinstance(item, list) and depth > 0:
result.append(custom_copy(item, depth-1))
else:
result.append(item)
return result

original = [1, 2, [3, [4, 5]]]
copy_depth_1 = custom_copy(original, 1) # Копирует только первый уровень вложенности

Такой подход может быть полезен, если вы знаете точную структуру ваших данных и хотите найти баланс между безопасностью и производительностью. 🔧

Альтернативные способы создания копий списков в Python

Помимо методов copy() и deepcopy(), Python предлагает несколько альтернативных способов копирования списков, каждый из которых имеет свои особенности и случаи применения. 🛠️

1. Использование срезов (slicing)

Один из самых распространённых и читаемых способов копирования списка — это использование синтаксиса срезов:

original = [1, 2, 3]
copied = original[:]

# Теперь можно безопасно изменять копию
copied.append(4)
print(original) # [1, 2, 3]
print(copied) # [1, 2, 3, 4]

Как и метод copy(), этот способ создаёт только поверхностную копию, поэтому с вложенными списками будут те же проблемы.

2. Использование конструктора list()

Ещё один способ — использование конструктора списка list():

original = [1, 2, 3]
copied = list(original)

Этот метод также создаёт поверхностную копию и работает аналогично методу copy().

3. Списковое включение (list comprehension)

Списковые включения — мощный и выразительный способ создания и преобразования списков:

original = [1, 2, 3]
copied = [item for item in original]

Это также создаёт поверхностную копию, но при необходимости позволяет сразу преобразовывать элементы:

# Создаем копию и одновременно преобразуем элементы
doubled = [item * 2 for item in original]
print(doubled) # [2, 4, 6]

4. Использование функций из модуля copy

Помимо deepcopy(), модуль copy также предоставляет функцию copy() для поверхностного копирования:

import copy
original = [1, 2, 3]
copied = copy.copy(original)

5. Метод extend() с пустым списком

Менее распространённый, но иногда полезный способ:

original = [1, 2, 3]
copied = []
copied.extend(original)

Сравнение эффективности различных методов копирования:

При выборе метода копирования следует учитывать не только тип копирования (поверхностное или глубокое), но и контекст использования:

• Для повседневных задач с простыми списками предпочтительнее метод copy() или срезы из-за их читаемости и эффективности
• Для списков со вложенными структурами необходимо использовать copy.deepcopy()
• Когда требуется не просто скопировать, но и преобразовать элементы, списковые включения дают наиболее выразительный код
• В критичных к производительности участках кода следует выбирать метод на основе бенчмарков для конкретного случая

Независимо от выбранного метода, важно понимать разницу между поверхностным и глубоким копированием, чтобы избежать неожиданного поведения программы. 🧮

Правильный подход к копированию списков — это не просто технический навык, а признак зрелости разработчика. Помните главное правило: если ваш список содержит только неизменяемые объекты (числа, строки, кортежи без вложенных изменяемых объектов), метод copy() обеспечит полную независимость копии. В случае наличия вложенных изменяемых структур данных используйте deepcopy(). И всегда думайте не только о том, что ваш код делает сейчас, но и о том, как он будет поддерживаться и модифицироваться в будущем. Правильное копирование списков — это инвестиция в надёжность и предсказуемость вашего кода.

Читайте также

• Математика со списками в Python: сложение, умножение, трюки
• Метод reverse() в Python: эффективный способ инвертирования списка
• Метод count() в Python: подсчет элементов в списках и строках
• Python: метод pop() для удаления элементов из списка – ключевые приемы
• Python: как добавить элементы в список – append, insert, extend
• 5 мощных методов поиска в списках Python: от базовых до продвинутых
• Оператор del в Python: эффективное удаление элементов из списков
• 20 мощных методов и функций для работы со списками в Python
• Python sorted(): полное руководство по оптимальной сортировке данных
• Метод insert() в Python: добавление элементов в списки по индексу