Является ли список (list) изменяемым типом данных в Python

Что проверяют

Вопрос базовый, поэтому смотрят не на «да», а на следствия: понимаете ли вы разницу между изменением объекта и переприсваиванием имени и переносите ли это на работу с данными, где мутация на месте главный источник неповторяемых результатов.

Как отвечать

Да, список изменяемый. append, присваивание по индексу или срезу, sort меняют сам объект, id() при этом остаётся прежним, и все имена, ссылающиеся на список, видят новое содержимое.

Отсюда следствия, которые и хотят услышать.

Изменяемость связана с хешируемостью: список нельзя положить в set или взять ключом словаря, кортеж можно. Поэтому составной ключ в группировках собирают кортежем.

Копия делается явно: list(x) даёт поверхностную копию, вложенные списки останутся общими, для честной копии нужен copy.deepcopy.

Изменяемое значение по умолчанию создаётся один раз при определении функции и живёт между вызовами:

def collect(item, acc=[]):   # ловушка: acc общий для всех вызовов
    acc.append(item)
    return acc

def collect(item, acc=None):
    acc = [] if acc is None else acc

Для данных важнее всего поведение срезов. Срез списка возвращает копию, срез массива NumPy возвращает представление на ту же память, и запись в него меняет исходный массив. Из-за этого функция, которая «просто нормализует колонку», незаметно портит входной набор, а шаг конвейера перестаёт быть воспроизводимым при повторном запуске.

Где спотыкаются

Проверяют изменяемость через is после конкатенации. Выражение x = x + [1] создаёт новый объект, а x += [1] мутирует существующий, и на этой паре легко сделать противоположный вывод.

Считают кортеж гарантией неизменности содержимого. Кортеж фиксирует состав ссылок, но список внутри него правится по-прежнему, и ключом словаря такой кортеж уже не станет.

Пишут функции признаков, которые меняют переданный объект на месте и ничего не возвращают. При перезапуске ячейки или перестановке шагов результат отличается, а причину приходится искать в данных, а не в коде.