知識點：python中，萬物皆對象。
python中不存在所謂的傳值調用，一切傳遞的都是對象的引用，也可以認為是傳址。
python中，對象分為可變(mutable)和不可變(immutable)兩種類型，元組（tuple)、數值型（number)、字符串(string)均為不可變對象,而字典型(dictionary)和列表型(list)的對象是可變對象。
不可變類型特點：
看下面的例子（例1）
>>>a = 1 #將名字a與內存中值為1的內存綁定在一起 >>>a = 2 #將名字a與內存中值為2的內存綁定在一起，而不是修改原來a綁定的內存中的值，這時，內存中值為1的內存地址引用計數-1，當引用計數為0時，內存地址被回收 >>>b = a #變量b執行與a綁定的內存 >>>b = 3 #創建一個內存值為3的內存地址與變量名字b進行綁定。這是a還是指向值為2的內存地址。 >>>a,b >>>(2,3)
這種機制的好處有哪些，弊端有哪些？
看一個例子（例2）
>>>x = 1 >>>y = 1 >>>x = 1 >>> x is y True >>>y is z True
如上所示，因為整數為不可變，x,y,z在內存中均指向一個值為1的內存地址，也就是說，x,y,z均指向的是同一個地址，值得注意的是，整形來說，目前僅支持(-1,100)。
總結一下，不可變對象的優缺點。
優點是，這樣可以減少重復的值對內存空間的占用？。
缺點呢，如例1所示，我要修改這個變量綁定的值，如果內存中沒用存在該值的內存塊，那么必須重新開辟一塊內存，把新地址與變量名綁定。而不是修改變量原來指向的內存塊的值，這回給執行效率帶來一定的降低。
下面看一個可變對象的例子（例3）
>>>a = [1] >>>b = a #由於列別是可變對象類型，所以傳遞的時候，與變量名d綁定的內存地址與a綁定的內存地址是同一地址，內存里的值是[1] >>>b[0] = 2 >>>a [2]
如上所示：變量名a和b是綁定的同一內存地址，對任一個變量對應的值得改變，都會反映到另一個變量上。
最后再看一個例子
def mutable(b = []): #函數使用了缺省變量 b.append(0) return b >>>mutable() [0] >>>mutable() [0,0] >>>mutable() [0,0,0]
這里連續三次以缺省值，運行函數3此，每次的結果都不一樣，按我們的想想，三次的結果，應該是一樣的，都為[0]，但是...
那么原因是什么呢，前面說過，一切皆為對象，函數mutable也為一個對象，使用dir()查看函數的屬性：
dir(mutable)
['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
mutable.__defaults__#函數對象的默認參數
([0,0,0],)
上面我們三次運行了mutable這個函數，如果用mutable.__defaults__來查看函數對象的默認參數變化的話，就會發現問題了。
>>>mutable.__defaults__ ([],) >>>mutable() [0] >>>mutable.__defaults__ ([0],) >>>mutable() [0,0] >>>mutable.__defaults__ ([0,0],)
呵呵，終於明白了，原來，每運行一次，函數作為一個對象的內在屬性的值發生了變化。導致每次運行的結果不一致。
在編程過程中，如果不注意此類問題，很容易造成不可預料的錯誤。
對於類來說也是如此
class b: x = [] def set(self): self.x.append(1) def get(self): return self.x >>>for i in range(3): ..........a = b() ..........b.__dict__ ..........a.set() ..........a.get() dict_proxy({'__module__': '__main__', 'set': <function set at 0x021ED3D8>, 'get': <function get at 0x021ED420>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'b' objects>, 'x': [], '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'b' objects>, '__doc__': None}) [1] dict_proxy({'__module__': '__main__', 'set': <function set at 0x021ED3D8>, 'get': <function get at 0x021ED420>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'b' objects>, 'x': [1,], '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'b' objects>, '__doc__': None}) [1, 1] dict_proxy({'__module__': '__main__', 'set': <function set at 0x021ED3D8>, 'get': <function get at 0x021ED420>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'b' objects>, 'x': [1, 1], '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'b' objects>, '__doc__': None}) [1, 1, 1]
仔細觀察，類對象內部屬性__dict__中'x'對應的值，在每創建一個對象時都發生了變化。也就是說，在每次創建類對象時，變量x引用內存的初始值是不同的，這終要歸因於列表(list)的可變性導致的。每次創建對象時，因為列表的可變性，函數對象b的__dict__屬性中，x鍵對應的值，被改變，而不是重新創建，所以出現了上面的結果。
綜上：初學者如果不充分理解python的變量和類型和參數傳遞方式，或者是一切解釋對象的原理，會很容易產生上面的錯誤.