python 二维列表切片_Python中mutable与immutable和二维列表的初始化问题

初始化一个shape为(3，3)的二维列表，正确的写法是这样的：

但是，如果写成这样：

a = [[None] * 3] * 3print(a) # 输出 ： [[None, None, None], [None, None, None], [None, None, None]]

看起来像是没有问题，实际上，如果进行赋值操作，就会发现问题：

a[0][0] = 1print(a) # 输出：[[1, None, None], [1, None, None], [1, None, None]]

结果三行的对应位置的元素全都改变了！(就因为这个问题找了好长时间的bug… =_=|||)

后来知道，这个问题与Python中数据类型的分类有关，所以在这里记录一下，存个档。

步入正题，在Python中有一句话：万物皆对象(好像OOP都是这么说。。)，在Python中所写的一切都可以看作是一个对象，比如定义的整数、浮点数以及列表，元组等，但是这些对象也有区别，这些对象，有些属于mutable(可变)，有些则是属于immutable(不可变)，这是什么意思呢？先看一个例子：

# 这里定义一个整数 id()函数可以查看对象的内存位置

a = 3print(id(a))a += 1print(id(a)) #输出：# 94034634295264# 94034634295296

# 接下来定义一个列表：a = [1,2,3]print(id(a))a[0] = 100print(id(a)) # 输出：# 139637076845448# 139637076845448

通过对比，不难发现，对数值，比如整数、浮点数进行改变，内存的位置会发生改变，但是对列表，字典之类的进行改变，则不会改变内存位置。

实际上，对于整数、浮点数，改变值的时候，实际上是新开辟了一块内存，然后把加法的结果填充到这快内存中，然后再把a指向这块新的内存。

这里提到了“指向”，如果学过C或者C++，可能会想到指针或者引用，再Python中也有说引用的，那么这里就可以看出两种语言的“引用”是不同的了，C++中，对引用的数据进行改变，这个位置应该是不变的，而再Python中，显然，就像上面，相当于改变了“引用”，而不是内存的数据。

这里可能有点绕，不过这里也就是所说的mutable和immutable的问题了，在Python中，immutable的类型有整数、浮点数、字符串以及元组等等，而mutable的类型有list，dict以及自定义的类型。

那么回到上面一开始的问题中，知道了list是mutable的，所以在创建的时候，并不是赋值到了新的位置，只是创建了三个指针(a[0], a[1], a[2])指向了同一块内存而已，所以，改变其中一个的某个元素，会对所有的元素产生影响。

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