我将重命名变量以减少混乱。N -> nf或nmain。X -> xf或xmain:

def f(nf, xf):
    nf = 2
    xf.append(4)
    print 'In f():', nf, xf

def main():
    nmain = 1
    xmain = [0,1,2,3]
    print 'Before:', nmain, xmain
    f(nmain, xmain)
    print 'After: ', nmain, xmain

main()

当你调用函数f时，Python运行时生成一个xmain的副本并将其赋值给xf，类似地，将nmain的副本赋值给nf。

在n的情况下，复制的值是1。

对于x，复制的值不是文本列表[0,1,2,3]。它是对那个列表的参考。Xf和xmain都指向同一个列表，所以当你修改Xf时，你也在修改xmain。

然而，如果你要写这样的东西:

    xf = ["foo", "bar"]
    xf.append(4)

您会发现xmain没有改变。这是因为，在行xf = ["foo"， "bar"]中，您更改了xf以指向一个新的列表。对这个新列表所做的任何更改都不会对xmain仍然指向的列表产生影响。

希望这能有所帮助。: -)

Python is copy by value of reference. An object occupies a field in memory, and a reference is associated with that object, but itself occupies a field in memory. And name/value is associated with a reference. In python function, it always copy the value of the reference, so in your code, n is copied to be a new name, when you assign that, it has a new space in caller stack. But for the list, the name also got copied, but it refer to the same memory(since you never assign the list a new value). That is a magic in python!

我将重命名变量以减少混乱。N -> nf或nmain。X -> xf或xmain:

def f(nf, xf):
    nf = 2
    xf.append(4)
    print 'In f():', nf, xf

def main():
    nmain = 1
    xmain = [0,1,2,3]
    print 'Before:', nmain, xmain
    f(nmain, xmain)
    print 'After: ', nmain, xmain

main()

当你调用函数f时，Python运行时生成一个xmain的副本并将其赋值给xf，类似地，将nmain的副本赋值给nf。

在n的情况下，复制的值是1。

对于x，复制的值不是文本列表[0,1,2,3]。它是对那个列表的参考。Xf和xmain都指向同一个列表，所以当你修改Xf时，你也在修改xmain。

然而，如果你要写这样的东西:

    xf = ["foo", "bar"]
    xf.append(4)

您会发现xmain没有改变。这是因为，在行xf = ["foo"， "bar"]中，您更改了xf以指向一个新的列表。对这个新列表所做的任何更改都不会对xmain仍然指向的列表产生影响。

希望这能有所帮助。: -)

N是一个int(不可变)，并且一个副本被传递给函数，因此在函数中您正在更改副本。

X是一个列表(可变)，指针的副本被传递给函数，因此x.a pend(4)改变了列表的内容。然而，你在你的函数中说x =[0,1,2,3,4]，你不会在main()中改变x的内容。

这是因为列表是一个可变对象。你不是将x设置为[0,1,2,3]的值，你是在为对象[0,1,2,3]定义一个标签。

你应该这样声明你的函数f():

def f(n, x=None):
    if x is None:
        x = []
    ...

正如jouell所说。这是一个什么指向什么的问题，我想补充的是，这也是一个=做什么和.append方法做什么之间的区别的问题。

When you define n and x in main, you tell them to point at 2 objects, namely 1 and [1,2,3]. That is what = does : it tells what your variable should point to. When you call the function f(n,x), you tell two new local variables nf and xf to point at the same two objects as n and x. When you use "something"="anything_new", you change what "something" points to. When you use .append, you change the object itself. Somehow, even though you gave them the same names, n in the main() and the n in f() are not the same entity, they only originally point to the same object (same goes for x actually). A change to what one of them points to won't affect the other. However, if you instead make a change to the object itself, that will affect both variables as they both point to this same, now modified, object.

让我们在不定义新函数的情况下说明.append方法和=方法之间的区别:

比较

    m = [1,2,3]
    n = m   # this tells n to point at the same object as m does at the moment
    m = [1,2,3,4] # writing m = m + [4] would also do the same
    print('n = ', n,'m = ',m)

to

    m = [1,2,3]
    n = m
    m.append(4)
    print('n = ', n,'m = ',m)

在第一个代码中，它将打印n = [1,2,3] m =[1,2,3,4]，因为在第三行，你没有改变对象[1,2,3]，而是你告诉m指向一个新的，不同的对象(使用'=')，而n仍然指向原始对象。

在第二段代码中，它将输出n = [1,2,3,4] m =[1,2,3,4]。这是因为在整个代码中m和n仍然指向同一个对象，但是您使用.append方法修改了对象本身(m所指向的对象)…注意，不管你在第三行写m.p append(4)还是n.p append(4)，第二段代码的结果都是一样的。

一旦你理解了这一点，剩下的唯一困惑就是真正理解，正如我所说，f()函数中的n和x与main()中的n和x并不相同，它们只是在调用f()时最初指向同一个对象。