p = [1,2,3]
print(p) # [1, 2, 3]
q=p[:] # supposed to do a shallow copy
q[0]=11
print(q) #[11, 2, 3]
print(p) #[1, 2, 3]
# above confirms that q is not p, and is a distinct copy
del p[:] # why is this not creating a copy and deleting that copy ?
print(p) # []
上面确认p[:]在这两种情况下没有以相同的方式工作。不是吗？
考虑到以下代码，我希望直接与p合作，而不是p的副本，
p[0] = 111
p[1:3] = [222, 333]
print(p) # [111, 222, 333]
我感觉
del p[:]
与p[:]一致，所有这些都引用了原始列表但是
q=p[:]
在这种情况下，p[:]像我一样(像我这样的新手(会导致新列表！
我的新手期望是
q=p[:]
应该与
相同q=p
为什么创建者允许这种特殊的行为会导致副本？
del和作业的设计始终如一，它们只是没有设计您期望它们的方式。del永远不会删除对象，它删除名称/引用(对象删除仅间接发生，是删除对象的重新卡/垃圾收集器(；同样，分配运算符永远不会复制对象，它总是创建/更新名称/参考。
DEL和分配操作员采用参考规范(类似于C中的LVALUE的概念，尽管详细信息有所不同(。此参考规范是变量名(普通标识符(，__setitem__键(Square Bracket中的对象(或__setattr__名称(DOT之后的标识符(。此lvalue不会像表达式一样评估，因为这样做将使不可能分配或删除任何内容。
考虑：
之间的对称性p[:] = [1, 2, 3]
和
del p[:]
在这两种情况下，p[:]都起作用，因为它们都被评估为LVALUE。另一方面，在以下代码中，p[:]是一个完全评估为对象的表达式：
q = p[:]
迭代器上的 del只是用索引作为参数的 __delitem__的调用。就像括号呼叫[n]是拨打Inderator实例上的__getitem__方法n。
因此，当您调用p[:]时，您正在创建一系列项目，当您调用del p[:]时，您将del/__ delitem__映射到该序列中的每个项目。
正如其他人所说的；p[:]删除p中的所有项目；但不会影响Q。要进一步详细介绍列表文档，请参阅此信息：
所有切片操作返回包含所请求的新列表 元素。这意味着以下切片返回一个新的(浅( 列表的副本：
>>> squares = [1, 4, 9, 16, 25] ... >>> squares[:] [1, 4, 9, 16, 25]
因此， q=p[:]创建了(浅( p作为单独列表的副本，但在进一步检查后，它确实指向了内存中完全独立的位置。
>>> p = [1,2,3]
>>> q=p[:]
>>> id(q)
139646232329032
>>> id(p)
139646232627080
在copy模块中更好地解释了：
浅副本构造了一个新的复合对象，然后 可能的范围(将引用引用到中发现的对象中 原始。
尽管DEL语句是在列表/切片上递归执行的：
目标列表的删除递归删除每个目标，从左到右。
因此，如果我们使用del p[:]，我们通过迭代每个元素来删除p的内容，而q并未如前所述更改，它引用了一个单独的列表，尽管具有相同的项目：
>>> del p[:]
>>> p
[]
>>> q
[1, 2, 3]
实际上，这也在列表文档中也引用了list.clear方法：
列表。 copy((
返回列表的浅副本。等效于
a[:]。列表。 clear((
从列表中删除所有项目。等效于
del a[:]。
基本上可以在3种不同的上下文中使用slice-syntax：
- 访问，即
x = foo[:] - 设置，即
foo[:] = x - 删除，即
del foo[:]
，在这些情况下，放入方括号中的值只需选择项目即可。这是设计为"切片"的。在每种情况下都始终使用：
-
因此，
x = foo[:]获取foo中的所有元素并将其分配给x。这基本上是一个浅副本。 -
，但是
foo[:] = x将在foo中使用x中的元素。 -
，当删除
del foo[:]将删除时，foo中的所有元素。
但是，如3.3.7所述，这种行为是可以自定义的。模拟容器类型：
object.__getitem__(self, key)呼叫以实现
self[key]的评估。对于序列类型，接受的键应为整数和切片对象。请注意，负索引的特殊解释(如果类希望模仿序列类型(取决于__getitem__()方法。如果键是不适当的类型，则可以提高TypeError；如果在序列的索引集之外的值(在对负值进行任何特殊解释之后(，则应提高IndexError。对于映射类型，如果丢失键(不在容器中(，则应提高KeyError。注意
for循环期望将IndexError用于非法索引以允许正确检测序列的末端。
object.__setitem__(self, key, value)呼叫将分配实施到
self[key]。与__getitem__()相同的注释。仅当对象支持对键的值更改，或者可以添加新密钥时，或者如果可以更换元素，则应为映射实现这一点。对于不正确的键值，应提出相同的例外，与__getitem__()方法。
object.__delitem__(self, key)呼叫以实现
self[key]的删除。与__getitem__()相同的说明。仅当对象支持去除密钥时，或在可以从序列中删除元素时，才应为映射实现。对于不正确的键值，应提出相同的例外，与__getitem__()方法。
(强调我的(
因此，从理论上讲，任何容器类型都可以按照需要实施。但是，许多容器类型都遵循列表 - 实践。
我不确定您是否想要这种答案。用文字来说，对于p [：]，它的意思是"遍历P的所有元素"。如果您在
中使用它q=p[:]
然后可以将其读为"迭代所有p的元素并将其设置为q"。另一方面，使用
q=p
只是意味着"将p的地址分配给q"或"使Q作为p"指针"将P"指向P"，如果您来自其他可以单独处理指针的语言，这会造成混淆。
因此，在DEL中使用它，例如
del p[:]
仅表示"删除p的所有元素"。
希望这会有所帮助。
历史原因，主要是。
在Python的早期版本中，迭代器和发电机并不是真正的事情。使用序列的大多数方法刚刚返回列表：例如，range()返回了包含数字的完全结构的列表。
因此，在表达式的右侧使用切片以返回列表是有意义的。a[i:j:s]返回了一个新列表，其中包含a中选定的元素。因此，分配右侧的a[:]将返回包含a元素的新列表，即浅副本：当时这是完全一致的。
另一方面，表达式的左侧的括号始终修改原始列表：那是a[i] = d设置的先例，该先例后面是del a[i]，然后由del a[i:j]设置。
时间过去了，复制价值和实例化的新列表被视为不必要且昂贵。如今，range()返回一个仅根据要求产生每个数字的发电机，并且在切片上进行迭代可能会以相同的方式工作，但是copy = original[:]的成语过于固定在历史文物中。
在Numpy中，情况并非如此：ref = original[:]将进行参考而不是浅副本，这与del和分配数组的工作方式一致。
>>> a = np.array([1,2,3,4])
>>> b = a[:]
>>> a[1] = 7
>>> b
array([1, 7, 3, 4])
Python 4，如果发生过，可能会效仿。正如您所观察到的那样，它与其他行为更加一致。