Python 清單切片是否會建立物件的副本？

Python 中的清單切片：維護物件完整性

雖然假設Python 中的清單切片會建立物件的副本似乎是合乎邏輯的包含的對象，實際情況並非如此。相反，切片只是產生引用相同底層物件的新清單。這種識別對於理解 Python 的列表切片機制起著至關重要的作用。

行動中的不變性

考慮一個整數列表：

[1000 + 1, 1000 + 1, 1000 + 1]

儘管具有相同的值，這些物件是具有唯一ID 的不同實體，如下所示：

map(id, [1000 + 1, 1000 + 1, 1000 + 1])

切片此列表可以保持這些引用的完整性：

b = [1000 + 1, 1000 + 1, 1000 + 1][1:3]
map(id, b)

兩個映射操作的輸出是相同的，確認切片不會產生整數的新副本。

可變物件的行為類似

觀察到類似的行為對於字典或列表等可變物件：

a = [{0: 'zero', 1: 'one'}, ['foo', 'bar']]
map(id, a[1:])

切片仍然保留原始引用，表明切片是一種非複製​​操作。

複製的開銷

複製的開銷

for i in range(len(a)):
    x = a[:i]
    print('len: {}'.format(len(x)))
    print('size: {}'.format(sys.getsizeof(x)))

雖然切片不涉及複製物件本身，但它會複製引用。在64 位元機器上每個引用佔用8 個字節，每個列表都有額外的72 個位元組的開銷：

儘管如此，對於大多數應用程式來說，這種開銷通常不是一個重要的問題。

替代方案：視圖

雖然 Python 缺乏對視圖的直接支持，但可以採用 numpy 數組等替代選項來實現內存優化。切片 numpy 數組創建與原始視圖共享記憶體的視圖，減少了開銷，但引入了潛在的意外修改。

總之，Python 中的切片保留了對所包含物件的引用，避免了昂貴的複製操作。此機制透過確保切片反映對原始清單所做的變更來簡化程式碼維護。雖然記憶體開銷是一個考慮因素，但對於大多數實際應用程式來說，它通常不是主要問題。

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