Mutabilité, références et effets de bord

Deux noms peuvent désigner une même liste

Après a=[1,2] puis b=a, Python ne construit pas une seconde liste indépendante. Les deux noms désignent le même objet mutable. Une modification comme b.append(3) devient visible à travers a et b. En revanche, b=[9] associe le nom b à un nouvel objet et ne modifie pas la liste auparavant partagée.

Il faut donc distinguer mutation et réaffectation. Une mutation change un objet existant ; une affectation change l’association d’un nom à une valeur. Pour prédire un résultat, dessinez les objets une seule fois puis reliez les noms à ces objets. Deux flèches vers une même case rendent le partage immédiatement visible.

La comparaison a == b teste le contenu selon les règles des listes ; a is b teste si les deux noms désignent le même objet. Deux listes distinctes peuvent donc être égales. Dessinez des identifiants d’objets symboliques plutôt que leurs adresses réelles, qui ne sont pas nécessaires pour raisonner.

Copier le conteneur ne copie pas toute sa profondeur

L’expression a.copy() construit une nouvelle liste contenant les mêmes éléments. Pour une liste de nombres, une modification d’une case de cette copie ne modifie pas la liste originale. Mais si les éléments sont eux-mêmes des listes, ils restent partagés : seule la couche extérieure est nouvelle.

a = [[1, 2], [3, 4]]
b = a.copy()
b[0][0] = 9
print(a)  # [[9, 2], [3, 4]]

La mutation atteint une liste intérieure commune. Construire une copie adaptée exige de connaître la structure des données. Une copie profonde peut être utile dans certains cas, mais n’est pas une réponse automatique à toute question de partage.

Le piège des lignes répétées

L’expression [[0,0]]*3 répète trois références vers une seule ligne. Modifier grille[0][1] modifie donc la ligne observée aux trois indices. Pour obtenir trois lignes indépendantes, une compréhension comme [[0,0] for _ in range(3)] construit une nouvelle liste à chaque itération.

Les deux grilles s’affichent initialement de la même façon. Leur égalité de contenu à cet instant ne prouve pas une organisation mémoire identique. Une manipulation ultérieure révèle la différence. Cette distinction apparaît dans les tableaux, les paramètres de fonctions et les objets possédant des attributs mutables.

Identifier les effets d’un appel

Une fonction reçoit des références aux objets passés en arguments. Si elle modifie une liste reçue, cette modification peut être visible pour l’appelant. Si elle réaffecte seulement son paramètre local à une nouvelle liste, cela ne remplace pas automatiquement la variable de l’appelant. Les effets doivent être annoncés dans le contrat.

Éviter un effet de bord peut consister à produire une nouvelle structure, à choisir des données immuables ou à limiter la zone autorisée à modifier un objet. La mutation reste utile et n’est pas une erreur en soi. Le défaut apparaît lorsque le partage et ses conséquences ne correspondent pas à l’intention du programme.

Pour tester l’absence de mutation, gardez un état attendu indépendant avant l’appel, puis comparez-le après l’opération. Si la structure est imbriquée, une copie superficielle de contrôle peut partager précisément les lignes que la fonction modifie : les deux objets changeraient ensemble et le test pourrait manquer le défaut. Écrivez alors directement le contenu attendu sur un petit exemple, ou construisez une copie adaptée aux niveaux concernés.

Exemple suivi : une mutation puis une réaffectation

Partons de a = [2,4] puis b = a. Un seul rectangle contient deux cases et deux flèches portent les noms a et b. Après b.append(6), ce rectangle contient [2,4,6] : les deux noms voient le changement. Après b = [9], un second rectangle apparaît et seule la flèche b est déplacée. a conserve [2,4,6].

Le même principe s’applique à un paramètre. À l’entrée d’une fonction, son nom local désigne l’objet passé par l’appelant. Une instruction t.append(6) modifie l’objet partagé. Une instruction t = [9] change seulement le nom local t. Pour remplacer la liste utilisée par l’appelant, la fonction peut renvoyer la nouvelle liste, puis l’appelant affecte explicitement ce résultat. Il faut observer quelle flèche ou quel rectangle chaque instruction modifie.

Exemple suivi : une grille copiée à deux profondeurs

Avec a = [[1,2],[3,4]] et b = a.copy(), il existe deux conteneurs extérieurs mais seulement deux lignes intérieures. Chaque conteneur pointe vers les mêmes lignes. b[0][0] = 8 change la première ligne partagée ; b[1] = [9,9] remplace une référence dans b seulement. Les résultats deviennent a=[[8,2],[3,4]] et b=[[8,2],[9,9]].

Si les lignes contiennent uniquement des nombres immuables, [ligne.copy() for ligne in a] suffit à construire une grille dont les lignes sont indépendantes. Si les cases contiennent à leur tour des listes, cette copie laisse encore ces objets plus profonds partagés. La profondeur utile dépend donc de la structure et de l’opération future. Copier davantage que nécessaire consomme du temps et de la mémoire ; partager volontairement peut être pertinent lorsque plusieurs vues doivent représenter la même donnée.

La distinction entre identité et contenu complète le dessin : après une copie superficielle, a is b vaut faux, mais a[0] is b[0] vaut vrai. Après une copie de chaque ligne numérique, les deux tests d’identité valent faux alors que a == b peut rester vrai. Ces observations expliquent pourquoi regarder uniquement le texte imprimé d’une grille ne valide pas son organisation en mémoire.

De la compréhension à l’autonomie

À vous de résoudre

Cherchez d’abord par vous-même. Vérifiez les résultats demandés, utilisez les indices si nécessaire, puis comparez votre méthode à la correction.

Les erreurs qui méritent un détour

Lire b=a comme une copie.

L’affectation partage la référence à un objet mutable.

Supposer qu’une copie de liste sépare toutes les sous-listes.

Une copie superficielle laisse les éléments intérieurs partagés.

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