一个列表赋值的坑，让我懂了Python的对象机制

一个诡异的现象揭秘背后的原理Python对象的分两类1. 可变对象（Mutable）2. 不可变对象（Immutable）3.关键区别如何创建真正的副本？1. 浅拷贝（shallow copy）2. 深拷贝（deep copy）

一个诡异的现象

让我们先看一段代码：

x = ['a','b','c']
y = x
y[1] = 'z' 

print(y)  
# ['a', 'z', 'c']
print(x) 
# ['a', 'z', 'c']

纳尼？我们只修改了变量 y，为什么 x 的值也跟着改变了呢？🤔

揭秘背后的原理

这是因为 Python 中的赋值操作 y = x 创建的是引用，而不是复制。简单来说：

• x 和 y 指向内存中的同一个列表对象
• 修改其中任何一个，都会影响到另一个！

Python对象的分两类

1. 可变对象（Mutable）

• 列表(list)
• 字典(dict)
• 集合(set)
• 数据框(DataFrame)
• 矩阵(array)
• 系列(series)
• 对象(object)
• …

2. 不可变对象（Immutable）

• 数值(int, float)
• 字符串(str)
• 元组(tuple)
• 布尔值(bool)

让我们用实例来说明：

# 可变对象示例
x = ['a', 'b']
y = x
y.append('c') #修改了y，加上一个元素c
print(y)
#['a', 'b', 'c']
print(x)  # x变了
#['a', 'b', 'c']

# 不可变对象示例
x = "hello"
y = x
y = "world" #修改了y，改为"world"
print(y)
#world
print(x)  # x没变
#hello

3.关键区别

可变对象：

• 赋值时传递引用
• 修改会影响所有引用该对象的变量

不可变对象：

• 看似赋值传递引用
• 但修改时会创建新对象
• 不会影响原对象

特殊情况 - 元组包含可变对象：

x = ([1, 2], 3)
y = x
y[0].append(4)
print(x)  # ([1, 2, 4], 3)
# 虽然元组不可变，但其中的列表是可变的

([1, 2, 4], 3)

如何创建真正的副本？

如果你想要一个完全独立的副本，有两种方法：

1. 浅拷贝（shallow copy）

x = ['a','b','c']
y = x.copy()  # 或使用 list(x)

2. 深拷贝（deep copy）

import copy
x = [[1, 2], [3, 4]]
y = copy.deepcopy(x)

💡 提示：处理嵌套数据结构时，建议使用深拷贝，它能确保创建完全独立的副本。

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