Python中二维列表不同初始化方式行为差异的原因是什么？

这问题太常见啦！很多刚接触Python列表的朋友都会踩这个坑，我来给你掰扯清楚背后的逻辑~

先再明确下你遇到的两种现象：

• 用嵌套列表推导式 square = [[0 for i in range(3)] for j in range(3)] 初始化后，修改 square[0][0] = 1，只有第一个子列表的第一个元素变成1，这是符合预期的正常行为。
• 但用 square = [[0] * 3] * 3 初始化时，修改 square[0][0] = 1 后，三个子列表的第一个元素全变成了1，就像所有子列表是"绑定"在一起的一样。

核心原因：引用复用 vs 独立创建 #

问题出在[[0]*3] *3的执行逻辑上：

1. 首先[0] * 3确实会创建一个新列表[0,0,0]，这一步没问题。
2. 但紧接着的*3，并不是把这个子列表复制三份，而是把这个子列表的内存引用重复添加了三次到外层列表中。也就是说，外层列表的三个元素，指向的是内存里同一个列表对象！

所以当你修改square[0][0]时，本质上是在修改那个唯一的子列表对象，而外层列表里的三个元素都是这个对象的引用，自然看起来三个子列表都变了。

而嵌套列表推导式[[0 for i in range(3)] for j in range(3)]就不一样了：外层的for j in range(3)每循环一次，都会执行一次内层的[0 for i in range(3)]，每次都会创建一个全新的子列表。三个子列表是完全独立的内存对象，修改其中一个自然不会影响另外两个。

直观验证：用id()看内存地址 #

你可以用Python的id()函数来直观验证这个结论，它会返回对象的内存地址：

# 嵌套列表推导式创建的二维列表
square1 = [[0 for i in range(3)] for j in range(3)]
print(id(square1[0]), id(square1[1]), id(square1[2]))
# 输出三个不同的内存地址，说明是三个独立对象

# 用*3复用引用的二维列表
square2 = [[0]*3]*3
print(id(square2[0]), id(square2[1]), id(square2[2]))
# 输出三个完全相同的内存地址，说明指向同一个对象

正确的二维列表初始化方式 #

如果要创建包含独立子列表的二维列表，除了嵌套列表推导式，还可以用循环逐个添加：

square = []
for _ in range(3):
    # 每次循环都创建一个新的子列表
    square.append([0] * 3)

这样初始化后的二维列表，修改任意子列表的元素都不会影响其他子列表。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Antoine Guenet