这个问题是由python选择通过引用传递列表的事实引起的.

通常,变量按“值”传递,因此它们独立运行：

>>> a = 1

>>> b = a

>>> a = 2

>>> print b

1

但是,由于列表可能会相当大,而不是将整个列表移动到内存之外,Python选择使用引用(C语言中的“指针”).如果您将另一个变量分配给另一个变量,则只需为其分配引用.这意味着你可以有两个变量指向内存中的相同列表：

>>> a = [1]

>>> b = a

>>> a[0] = 2

>>> print b

[2]

所以,在你的第一行代码中你有4 * [0].现在[0]是指向内存中值0的指针,当你乘以它时,你会得到四个指针到内存中的相同位置.但是当您更改其中一个值时,Python知道指针需要更改以指向新值：

>>> a = 4 * [0]

>>> a

[0, 0, 0, 0]

>>> [id(v) for v in a]

[33302480, 33302480, 33302480, 33302480]

>>> a[0] = 1

>>> a

[1, 0, 0, 0]

当您将此列表乘以时,会出现问题 – 您将获得列表指针的四个副本.现在,当您更改一个列表中的一个值时,所有四个更改在一起：

>>> a[0][0] = 1

>>> a

[[1, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0]]

解决方案是避免第二次乘法.一个循环做这个工作：

>>> some_list = [(4 * [0]) for _ in range(4)]

python的元组、列表其实都像上面画的一样，并不是“箱子”，里面放着“apple” 2233，它们里面都只有一些“箭头”，也就是说只存储了其它对象(也就是“apple” 2233这样的“物体”)的“名字”，这些“名字”指示了这些对象在内存中的地址，也就是在第几个字节的位置。python通过读取这些“名字”就能找到真正的“物体”在哪里。

所以说你执行append之后，那个列表改变了，但是仍然留在原来的位置，元组里面的3个箭头也是指向原来的方向。刚刚也说了这些箭头才是元组的本体，箭头没有变元组就没有变。所以这里的“不可变”只是说箭头永远指向那个方向，但那个方向里面是什么信息，就不知道了。

为什么要搞这么反人类的设计？这是有理由的。python是动态类型的语言，一个元组里完全可以放下str int list 三样东西，但是这就会引进一个问题，那就是不同类型的元素占用的内存大小不同，很难管理。

举个例子，如果python使用的是静态类型的运作方式，这个时候我输入

lst=[1,2,3,4] ; lst[2]=“apple”

那么事情就会变成下面那样。(我假设数字和字母都是4字节的)

可以看到，由于apple占用的空间是一个数字的5倍，它不仅占了lst[2]的位置，还把后面的位置都占了，这就很不好。而如果能像C语言 go语言那样事先确定一个元素就是4个字节，让你只能往里面写入整数类型的数据，就能保证不会“殃及”后面的信息了。(当然这里只是打个比方而已)

所以python就利用了计算机上最基础的“地址”概念。不直接把元素放在列表里，而是放在别的地方，列表里只存储它们的地址，需要使用的时候通过cpu的“寻址”指令找到对应的信息。可以看到，不管是apple还是1 2 3，它们的地址信息都是32位，就不存在殃及后面元素的情况了。js python ruby lua这些动态类型的语言，为了实现动态类型的功能，都是这么做的。C C++的对象都有类似的想法。

(其实上面的list tuple每个都有2层箭头，上面只画了一层，是为了简化)