Python에서 목록을 복사하는 방법(얕은 복사와 깊은 복사)

Python에서 목록을 복사하는 방법을 알아보세요. 목록 분할, copy() 메서드, 목록 생성자를 살펴보고 얕은 복사본과 깊은 복사본의 차이점을 마스터하세요.

개요

Python에서 목록은 변경 가능한 객체이며 변수는 실제 값이 아닌 메모리에 이러한 객체에 대한 참조를 보유합니다. 즉, 새 변수에 목록을 할당하면(예: `list_b = list_a`) 두 변수 모두 정확히 동일한 목록을 참조합니다. `list_b`를 통해 수정된 내용은 `list_a`에 즉시 영향을 미칩니다. 이러한 부작용을 방지하려면 목록의 명시적인 복사본을 만들어야 합니다.

Python은 목록의 얕은 복사본을 만드는 여러 가지 방법을 제공합니다. 단순 복사본은 원본 목록에서 찾은 요소에 대한 참조를 포함하는 새 목록을 구성합니다. 일반적인 방법에는 내장 목록 `.copy()` 메서드 사용, 목록 분할 `list_a[:]` 사용, 목록을 `list()` 생성자에 전달하는 것이 포함됩니다. 이들 모두는 새로운 목록 컨테이너를 생성하므로 요소를 독립적으로 추가하거나 제거할 수 있습니다.

그러나 목록에 중첩된 변경 가능한 개체(예: 목록 또는 사전)가 포함된 경우 얕은 복사본은 외부 컨테이너만 복제합니다. 중첩된 객체는 공유된 상태로 유지됩니다. 복사본에서 중첩 목록을 수정하면 원본 목록이 변경됩니다. 이를 방지하려면 계층 구조 내의 모든 객체를 재귀적으로 복제하는 `copy` 모듈의 `deepcopy()` 함수를 사용하여 전체 복사를 수행해야 합니다.

코드 및 실행 출력

이 코드는 참조 할당 트랩, list.copy()를 사용한 얕은 복사, 복사 모듈을 사용한 중첩 목록의 깊은 복사를 보여줍니다.

copy_lists.py

에디터에서 사용해 보세요

import copy

# 1. The assignment reference trap (Not a copy!)
original = [1, 2, 3]
reference = original
reference.append(99)
print("Reference modification affects original:", original)

# Reset list
original = [1, 2, 3]

# 2. Creating a shallow copy (using list.copy())
shallow_copy = original.copy()
shallow_copy.append(100)
print("\nOriginal:", original)
print("Shallow copy:", shallow_copy)

# 3. The nested list limitation of shallow copies
nested = [[1, 2], [3, 4]]
shallow_nested = nested.copy()
shallow_nested[0].append(99) # Modifying nested list
print("\nOriginal nested:", nested)
print("Shallow nested copy:", shallow_nested)

# 4. Creating a deep copy
nested_original = [[1, 2], [3, 4]]
deep_copy = copy.deepcopy(nested_original)
deep_copy[0].append(99)
print("\nOriginal nested:", nested_original)
print("Deep copy (completely independent):", deep_copy)

터미널 출력

Reference modification affects original: [1, 2, 3, 99]

Original: [1, 2, 3]
Shallow copy: [1, 2, 3, 100]

Original nested: [[1, 2, 99], [3, 4]]
Shallow nested copy: [[1, 2, 99], [3, 4]]

Original nested: [[1, 2], [3, 4]]
Deep copy (completely independent): [[1, 2, 99], [3, 4]]