python如何生成列表副本

❶ 關於python列表生成的一個問題

python的列表生成式
一、r的防止字元轉義
print r"a\nb"

運行結果：
a\nb

二、獲取變數類型
a = r"a\nb"
print type(a)

運行結果：
<type 'str'>

三、判斷類型
a = r"a\nb"
print isinstance(a,str)

運行結果：
True

四、對list、tuple、dict、set進行迭代
4.1常用的方式
list = ['a','b','c']
for i in list:
print i

dict = {"k1":"v1","k2":"v2"}
for k,v in dict.items():
print k,v

但是這種迭代方式會把list裝到內存中進行迭代
4.2使用迭代器來迭代
list = ['a','b','c']
for i in iter(list):
print i

dict = {"k1":"v1","k2":"v2"}
for k,v in dict.iteritems():
print k,v
dict = {"k1":"v1","k2":"v2"}
for k in dict.iterkeys():
print k

這種方式的迭代比較省內存
4.3迭代值的同時迭代下標
list = ['a','b','c']
for index,value in enumerate(list):
print index,value

五、列表生成式
根據集合生成列表
list1 = ['a','b','c']
list2 = [1,2]
print [x*y for x in list1 for y in list2 if y>1 and y<3]

運行結果是：
['aa', 'bb', 'cc']

六、列表生成器
通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅佔用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素佔用的空間都白白浪費了。
所以，如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。
只要把一個列表生成式的[]改成()，就創建了一個generator：
g = (x * x for x in range(10))
generator保存的是演算法，每次調用next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最後一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤。
但是我們一般通過for循環來迭代它，並且不需要關心StopIteration的錯誤。
for n in g:
print(n)

❷ python里修改列表和生成新列表的原理是怎樣的

可以看看list.reverse() 和 reversed(string) 返回值是什麼
或者看看list.append(a) 和 string+a 返回值是什麼mutable 的對象不需要復制自己就可以更改元素 immutable 對象是拋棄原對象，不論進行任何操作，都產生一個新對象返回給你。

❸ python怎麼創建列表

如何創建列表，或生成列表。這里介紹在python的基礎知識里創建或轉變或生成列表的一些方法。

零個，一個或一系列數據用逗號隔開，放在方括弧[ ]內就是一個列表對象。

列表內的數據可以是多個數目，不同類型。

相關推薦：《Python視頻教程》

利用函數list()：

用 list([iterable])函數返回一個列表。

可選參數iterable是可迭代的對象，例如字元串，元組。list()函數將可迭代對象的元素重新返回為列表。

將字典類型數據作為參數時，返回的列表元素是字典的鍵。

將range（）函數作為參數，返回一個整數元素的列表。

如果沒有參數list()函數將返回一個空列表。

其他能生成列表的方法：

利用split分割字元串生成列表：

字元串調用split方法返回一個由分開的子串組成的列表。

利用列表推導式：

列表推導式，是生成列表的一種方便的表達式。

有關列表推導式，看下面的連接。

❹ python已創建列表副本，最後列表列印出來還是被改變了，怎麼回事

你是創建list的副本，但你加入新list的時候用的是pop， pop表示的是原list返回最後一個對象，依次加入新的列表。列印出來新的list肯定就是原list的倒序了。

參考網頁鏈接

❺ python的簡單問題

要把代碼發現來才知道，以下是常見的錯誤下面終於要講到當你用到更多的Python的功能（數據類型，函數，模塊，類等等）時可能碰到的問題了。由於篇幅有限，這里盡量精簡，尤其是對一些高級的概念。要想了解更多的細節，敬請閱讀Learning Python, 2nd Edition的逗小貼士地以及逗Gotchas地章節。 打開文件的調用不使用模塊搜索路徑當你在Python中調用open()來訪問一個外部的文件時，Python不會使用模塊搜索路徑來定位這個目標文件。它會使用你提供的絕對路徑，或者假定這個文件是在當前工作目錄中。模塊搜索路徑僅僅為模塊載入服務的。不同的類型對應的方法也不同列表的方法是不能用在字元串上的，反之亦然。通常情況下，方法的調用是和數據類型有關的，但是內部函數通常在很多類型上都可以使用。舉個例子來說，列表的reverse方法僅僅對列表有用，但是len函數對任何具有長度的對象都適用不能直接改變不可變數據類型記住你沒法直接的改變一個不可變的對象（例如，元組，字元串）： T = (1, 2, 3) T[2] = 4 # 錯誤 用切片，聯接等構建一個新的對象，並根據需求將原來變數的值賦給它。因為Python會自動回收沒有用的內存，因此這沒有看起來那麼浪費： T = T[:2] + (4,) # 沒問題了: T 變成了 (1, 2, 4) 使用簡單的for循環而不是while或者range 當你要從左到右遍歷一個有序的對象的所有元素時，用簡單的for循環（例如，for x in seq:）相比於基於while-或者range-的計數循環而言會更容易寫，通常運行起來也更快。除非你一定需要，盡量避免在一個for循環里使用range：讓Python來替你解決標號的問題。在下面的例子中三個循環結構都沒有問題，但是第一個通常來說更好；在Python里，簡單至上。 S = "lumberjack" for c in S: print c # 最簡單 for i in range(len(S)): print S[i] # 太多了 i = 0 # 太多了 while i len(S): print S[i]; i += 1 不要試圖從那些會改變對象的函數得到結果諸如像方法list.append()和list.sort()一類的直接改變操作會改變一個對象，但不會將它們改變的對象返回出來（它們會返回None）；正確的做法是直接調用它們而不要將結果賦值。經常會看見初學者會寫諸如此類的代碼： mylist = mylist.append(X) 目的是要得到append的結果，但是事實上這樣做會將None賦值給mylist，而不是改變後的列表。更加特別的一個例子是想通過用排序後的鍵值來遍歷一個字典里的各個元素，請看下面的例子： D = {...} for k in D.keys().sort(): print D[k] 差一點兒就成功了——keys方法會創建一個keys的列表，然後用sort方法來將這個列表排序——但是因為sort方法會返回None，這個循環會失敗，因為它實際上是要遍歷None（這可不是一個序列）。要改正這段代碼，將方法的調用分離出來，放在不同的語句中，如下： Ks = D.keys() Ks.sort() for k in Ks: print D[k] 只有在數字類型中才存在類型轉換在Python中，一個諸如123+3.145的表達式是可以工作的——它會自動將整數型轉換為浮點型，然後用浮點運算。但是下面的代碼就會出錯了： S = "42" I = 1 X = S + I # 類型錯誤 這同樣也是有意而為的，因為這是不明確的：究竟是將字元串轉換為數字（進行相加）呢，還是將數字轉換為字元串（進行聯接）呢看在Python中，我們認為逗明確比含糊好地（即，EIBTI（Explicit is better than implicit）），因此你得手動轉換類型： X = int(S) + I # 做加法: 43 X = S + str(I) # 字元串聯接: "421" 循環的數據結構會導致循環盡管這在實際情況中很少見，但是如果一個對象的集合包含了到它自己的引用，這被稱為循環對象（cyclic object）。如果在一個對象中發現一個循環，Python會輸出一個[…]，以避免在無限循環中卡住： >>> L = ['grail'] # 在 L中又引用L自身會 >>> L.append(L) # 在對象中創造一個循環 >>> L ['grail', [...]] 除了知道這三個點在對象中表示循環以外，這個例子也是很值得借鑒的。因為你可能無意間在你的代碼中出現這樣的循環的結構而導致你的代碼出錯。如果有必要的話，維護一個列表或者字典來表示已經訪問過的對象，然後通過檢查它來確認你是否碰到了循環。賦值語句不會創建對象的副本，僅僅創建引用這是Python的一個核心理念，有時候當行為不對時會帶來錯誤。在下面的例子中，一個列表對象被賦給了名為L的變數，然後L又在列表M中被引用。內部改變L的話，同時也會改變M所引用的對象，因為它們倆都指向同一個對象。 >>> L = [1, 2, 3] # 共用的列表對象 >>> M = ['X', L, 'Y'] # 嵌入一個到L的引用 >>> M ['X', [1, 2, 3], 'Y'] >>> L[1] = 0 # 也改變了M >>> M ['X', [1, 0, 3], 'Y'] 通常情況下只有在稍大一點的程序里這就顯得很重要了，而且這些共用的引用通常確實是你需要的。如果不是的話，你可以明確的給他們創建一個副本來避免共用的引用；對於列表來說，你可以通過使用一個空列表的切片來創建一個頂層的副本： >>> L = [1, 2, 3] >>> M = ['X', L[:], 'Y'] # 嵌入一個L的副本 >>> L[1] = 0 # 僅僅改變了L，但是不影響M >>> L [1, 0, 3] >>> M ['X', [1, 2, 3], 'Y'] 切片的范圍起始從默認的0到被切片的序列的最大長度。如果兩者都省略掉了，那麼切片會抽取該序列中的所有元素，並創造一個頂層的副本（一個新的，不被公用的對象）。對於字典來說，使用字典的dict.()方法。靜態識別本地域的變數名 Python默認將一個函數中賦值的變數名視作是本地域的，它們存在於該函數的作用域中並且僅僅在函數運行的時候才存在。從技術上講，Python是在編譯def代碼時，去靜態的識別本地變數，而不是在運行時碰到賦值的時候才識別到的。如果不理解這點的話，會引起人們的誤解。比如，看看下面的例子，當你在一個引用之後給一個變數賦值會怎麼樣： >>> X = 99 >>> def func(): ... print X # 這個時候還不存在 ... X = 88 # 在整個def中將X視作本地變數 ... >>> func( ) # 出錯了！ 你會得到一個逗未定義變數名地的錯誤，但是其原因是很微妙的。當編譯這則代碼時，Python碰到給X賦值的語句時認為在這個函數中的任何地方X會被視作一個本地變數名。但是之後當真正運行這個函數時，執行print語句的時候，賦值語句還沒有發生，這樣Python便會報告一個逗未定義變數名地的錯誤。事實上，之前的這個例子想要做的事情是很模糊的：你是想要先輸出那個全局的X，然後創建一個本地的X呢，還是說這是個程序的錯誤看如果你真的是想要輸出這個全局的X，你需要將它在一個全局語句中聲明它，或者通過包絡模塊的名字來引用它。默認參數和可變對象在執行def語句時，默認參數的值只被解析並保存一次，而不是每次在調用函數的時候。這通常是你想要的那樣，但是因為默認值需要在每次調用時都保持同樣對象，你在試圖改變可變的默認值（mutable defaults）的時候可要小心了。例如，下面的函數中使用一個空的列表作為默認值，然後在之後每一次函數調用的時候改變它的值： >>> def saver(x=[]): # 保存一個列表對象 ... x.append(1) # 並每次調用的時候 ... print x # 改變它的值 ... >>> saver([2]) # 未使用默認值 [2, 1] >>> saver() # 使用默認值 [1] >>> saver() # 每次調用都會增加！ [1, 1] >>> saver() [1, 1, 1] 有的人將這個視作Python的一個特點——因為可變的默認參數在每次函數調用時保持了它們的狀態，它們能提供像C語言中靜態本地函數變數的類似的一些功能。但是，當你第一次碰到它時會覺得這很奇怪，並且在Python中有更加簡單的辦法來在不同的調用之間保存狀態（比如說類）。要擺脫這樣的行為，在函數開始的地方用切片或者方法來創建默認參數的副本，或者將默認值的表達式移到函數裡面；只要每次函數調用時這些值在函數里，就會每次都得到一個新的對象： >>> def saver(x=None): ... if x is None: x = [] # 沒有傳入參數看 ... x.append(1) # 改變新的列表 ... print x ... >>> saver([2]) # 沒有使用默認值 [2, 1] >>> saver() # 這次不會變了 [1] >>> saver() [1] 其他常見的編程陷阱下面列舉了其他的一些在這里沒法詳述的陷阱：在頂層文件中語句的順序是有講究的：因為運行或者載入一個文件會從上到下運行它的語句，所以請確保將你未嵌套的函數調用或者類的調用放在函數或者類的定義之後。 reload不影響用from載入的名字：reload最好和import語句一起使用。如果你使用from語句，記得在reload之後重新運行一遍from，否則你仍然使用之前老的名字。在多重繼承中混合的順序是有講究的：這是因為對superclass的搜索是從左到右的，在類定義的頭部，在多重superclass中如果出現重復的名字，則以最左邊的類名為准。在try語句中空的except子句可能會比你預想的捕捉到更多的錯誤。在try語句中空的except子句表示捕捉所有的錯誤，即便是真正的程序錯誤，和sys.exit()調用，也會被捕捉到。

❻ Python列表生成器的循環技巧分享

Python列表生成器的循環技巧分享
這篇文章主要介紹了Python列表生成器的循環技巧分享,本文講解了列表生成器中一個循環和二個循環的不同寫法,需要的朋友可以參考下
列表生成式即List Comprehensions，是Python內置的非常簡單卻強大的可以用來創建list的生成式。
一個循環
在C語言等其他語言中，for循環一般是這樣的
如果python也這么寫，那麼真該看下python的基礎教程了~
但要注意的是，需要加一個[]來，否則會報錯...

在上面的例子中，不僅可以嵌套for，甚至可以嵌套if語句
再看看，原來是什麼樣子

兩個循環呢？
原來可能是這樣的？

現在可以這樣了！！！

❼ python程序裡面已創建列表副本，調用函數用的是副本，最後列表列印出原列表還是為空，問題出在哪

大家在CDR的應用中也許會遇到這樣的情況：有些圖形作品要用較大幅面列印出來，比如大的海報、平面布置圖、大幅面的宣傳畫等等，但是手頭卻沒有大幅面的列印機或繪圖儀，怎麼辦呢?今天的教程將向朋友們介紹如何設置大幅面的方法，很實用，希望朋友們喜歡!
其實運用CDR的列印功能就可以實現大幅面列印。它的基本原理其實很簡單：就是先將大幅面的圖形分解成若干小幅面(比如常用的A4頁面)，列印出來，然後一幅幅拼接成大幅面。總共分為三步：基本設置、版面和其他設置、仔細檢查並預覽列印作業。

❽ 怎樣用Python將excel的某一列生成一個列表

table=pd.read_excel("表格.xlsx")
table['單位凈值'].values.tolist()

❾ Python中列表的元素也是列表，如何創建父列表的副本

題主你好,

可以使用模塊下的deep方法進行列表的深拷貝, 代碼及測試截圖如下:

希望可以幫到題主, 歡迎追問.

❿ python 函數參數、列表定義

我也是正在學PYthon的基礎語法。
題主忘記了你後面paraTestList(a[2:])中，括弧內的a[2:]命令是創建了一個包含列表a的一部分的一個副本列表，這樣是不會改變列表a的實際內容的。列印出的a肯定也是不會變的。
具體做法是
def paraTestList(L):
L[0]='z'
a=['a','b','c','d']
b=a[2:]
paraTestList(b)
print(b)
希望能幫到你。