Python3.6中列表与numpy数组默认是全局变量吗？为何函数内表现不同？

嘿，这个问题其实是Python里可变对象和不可变对象以及变量作用域规则共同作用的结果，咱们一步步拆解清楚：

首先先看你给出的代码：

import numpy as np
x=np.array([1,2])
y=[1,2]
L=1
def set_L(x,y,L):
    x[0]+=1
    y[0]+=1
    L+=1
    print(id(x))
    print(id(y))
    print(id(L))

核心概念先理清 #

• 可变对象：比如列表、numpy数组、字典这类，它们的内部元素可以被直接修改，修改操作不会改变变量指向的对象（也就是id不变）。
• 不可变对象：比如整数、字符串、元组这类，一旦创建就无法修改内部值，所谓的“修改”其实是创建一个新的对象，然后让变量指向这个新对象（id会改变）。

为什么x、y的id和全局变量一致？ #

你在函数里对x和y做的操作是x[0]+=1和y[0]+=1——这属于原地修改可变对象的内部元素，并没有给x或y这个变量重新赋值新的对象。

Python的作用域规则里，当你在函数内操作一个变量的内部元素（而不是给变量赋值）时，会先去全局作用域找这个变量对应的对象，找到后直接修改对象内容。所以函数里的x、y和全局的x、y指向的是同一个对象，自然id完全一致。

这绝对不是说列表和数组默认是全局变量，换个场景：如果你在函数里写x = np.array([3,4])，这就是给函数内的x变量重新赋值了，此时它就变成了局部变量，id会和全局的x不一样。

为什么L的id和全局变量不一样？ #

L是整数，属于不可变对象。你在函数里做L+=1，本质是创建了一个值为2的新整数对象，然后把函数内部的L变量指向这个新对象。

这个时候，函数里的L是一个局部变量——因为你对它做了赋值操作，Python会默认在函数内部创建一个新的局部变量，和全局的L完全是两个不同的变量，所以它们的id自然不一样。

如果想让函数里的L操作全局的那个，只需要在函数开头加global L声明，这样L+=1就会修改全局的L变量指向的对象（不过因为整数不可变，还是会创建新对象，但此时函数里的L和全局的是同一个变量）。

一句话总结 #

不是列表/数组默认是全局变量，而是你对它们做的是原地修改可变对象的操作，没有重新赋值变量；而对不可变的L做的是赋值操作，触发了局部变量的创建，这才导致了id的差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Liang Xiao