Ответ.

Мутабельность определяет, можно ли изменить объект без смены его идентификатора (адреса в памяти):

• Мутабельные объекты (например, list, dict, set) можно менять: добавлять элементы, изменять или удалять.
• Иммутабельные объекты (например, int, str, tuple, frozenset) нельзя изменить после создания — любые "изменения" создают новый объект.

Влияние на функции:

• Когда передаёте мутабельный объект в функцию — она может его изменить.
• С иммутабельными объектами изменений не произойдёт, даже если их "заменить" внутри функции.

Пример:

def f(lst):
    lst.append(42)

data = []
f(data)
print(data)  # [42]

def f2(x):
    x += 1
n = 1
f2(n)
print(n)  # 1

Вопрос с подвохом.

"Что выведет следующий код?"

def foo(bar=[]):
    bar.append(1)
    return bar
print(foo())
print(foo())

Ответ: Выведет:

[1]
[1, 1]

Потому что аргументы функции инициализируются один раз при определении, а не каждый вызов. Списки (и другие мутабельные объекты) в аргументах функции — популярная ловушка.

Примеры реальных ошибок из-за незнания тонкостей темы.

---

История

В REST API возвращали список через функцию с дефолтным параметром:

def get_default_items(items=[]):
    items.append('x')
    return items

Через несколько вызовов обнаружили, что список растёт, хотя ожидалось получение только одного элемента.

---

История

В функции планировали "заменить" строку:

def replace_word(word):
    word.replace('a', 'b')
word = 'data'
replace_word(word)
print(word)  # Ожидали 'dbtb', получили 'data'

Методы str не меняют исходную строку, а возвращают новую, но значение возвращаемого результата проигнорировали.

---

История

Работая с вложенными структурами:

original = [[1, 2], [3, 4]]
copy = original[:]
copy[0][0] = -1
print(original)  # [[-1, 2], [3, 4]]

Использовали неглубокое копирование, считая, что изменили только копию, но вложенные объекты остались общими.