[SW 정글 16일차] list를 할당 후 수정했는데, 원본이 바뀌어요 (#mutablle객체 #python)

python을 통해 한 리스트를 다른 변수에 할당하는 경우가 자주 있다. 리스트를 변수에 할당하는 것이 (새로운 변수에)복사되었다고 착각할 때, 예상과 다른 결과가 출력될 것이다.

 

아래 케이스는 착각하게 되는 시나리오이다.

list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = list1 # list1을 list2에 '복사'

# list2 수정
list2[1] = 100
list2.append(5)

# list2 출력
print(list2) # [1, 100, 3, 4, 5]

# list1은 그대로겠지?
print(list1) # [1, 100, 3, 4, 5] 🤔

 

list2를 수정(조작)했는데, list1이 동일하게 변경되었다. 의도한 것이 아닐 것이다. 이렇게 작동 되는 이유에 대해 알아본다.

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python에서 list와 같은 'mutable(가변)' 객체를 다룰 때, 단순 할당 연산('=')을 사용하면 원본 객체에 대한 참조만을 생성한다. 원본 객체에 대한 참조라고 하면, 위 코드에서 [1, 2, 3, 4] 라는 리스트가 담겨 있는 메모리 주소를 할당하는 것이다. 즉, list1이 [1, ..., 4] 리스트를 담고 있는 위치 정보(메모리 주소)를 list2에게 주는 것(!).

 

사실은 이런 구조였던 것이다. 메모리상의 동일한 객체를 가리키고 있다.

 

'mutable'한 객체(list, dict, ndarray(NumPy의 배열))를 할당 연산할 때 이를 숙지하고 사용하도록 하자! list1든 list2든 같은 주소를 참조하기에 추가적인 메모리를 사용하지 않는다. 만약, 참조하는 주소가 아닌[1, ..., 4]와 같은 리스트 자체를 복사하고 싶은 경우 어떻게 할 수 있을까? 'shallow copy'와 'deep copy'를 알아보자.

 

1. Shallow Copy

객체의 첫 번째 레벨만 복사하는 것을 의미한다. 첫 번째 레벨이라고 하면, [1, ..., 4]인 리스트에서 가장 바깥의 '껍데기'라고 생각할 수 있다. 즉, 리스트의 최상위 레벨만 복제되고, 리스트 내부에 또 다른 mutable 객체가 있다면 이는 '참조 주소'를 복사하는 것.

 

Shallow copy를 사용할 경우. 새롭게 복사된 리스트 안에서도 mutable 객체에 대한 주소는 그대로 참조한다.

 

'껍데기'는 객체가 완전히 분리가 되었다. 다만, '껍데기' 안에 있는 mutable 객체는 여전히 동시에 같은 주소를 참조 중이다. 이 경우 list2 내부에 중첩된 [1, 2, 3]을 수정(조작)할 경우 list1 내부에도 동일하게 적용된다. 최상위 객체의 복사본을 만들 때 메모리를 추가로 사용하기에 할당 연산보다 메모리 사용량이 많다. '껍데기' 안에 있는 것도 완전히 새롭게 복제할 때는 'Deep copy'를 사용한다.

2. Deep copy

중첩된 list, dictionary 형도 완전히 독립적으로 복제할 수 있다. 이 경우 shallow copy에서 같은 주소를 참조하던 내부 list도 완전히 새로운 주소를 가리키게 된다. 원본 객체, 중첩된 객체 모두에 대한 복사본을 만들기에 shallow copy보다 메모리 사용량이 크다. 복사본이든 원본이든 수정해도 각 객체에 아무런 영향을 주지 않는다. 

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3. 예제 코드

import copy

original_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

# 할당 연산
assigned_list = original_list

# Shallow Copy
shallow_copied_list = original_list.copy()

# Deep Copy
deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)

# 원본 객체 조작
original_list[0][0] = 100

print("Original:", original_list)
print("Assigned:", assigned_list)
print("Shallow Copied:", shallow_copied_list)
print("Deep Copied:", deep_copied_list)

# 출력 결과
# Original: [[100, 2, 3], [4, 5, 6]]
# Assigned: [[100, 2, 3], [4, 5, 6]]
# Shallow Copied: [[100, 2, 3], [4, 5, 6]]
# Deep Copied: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

 

원본 객체의 중첩된 리스트를 조작하자 'shallow copy'한 객체의 경우 함께 조작되는 것을 확인할 수 있다. 반면에 'deep copy'한 객체의 경우 독립적이다. Shallow copy를 통해 '껍데기'는 새롭게 할당했지만, 내부 리스트의 참조 주소는 원본 객체와 동일함을 확인할 수 있다.