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：

a = [[None] * 3 for i in range(3)]
print(a)

a[0][0] = 1
print(a)

#经过测试没有问题
# 输出：
#[[None, None, None], [None, None, None], [None, None, None]]
#[[1, None, None], [None, None, None], [None, None, None]]

但是，如果写成这样：

a = [[None] * 3] * 3
print(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] = 1
print(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 = 3
print(id(a))
a += 1
print(id(a))

#输出：
#  94034634295264
#  94034634295296

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