Ein unveränderliches Objekt kann nach der Erstellung nicht verändert werden; ein veränderbares Objekt kann es. Diese Unterscheidung ist zentral in Python und betrifft Aliasing, dict keys, Funktionsargumente und eine Klasse subtiler Fehler.
Immutable: int, float, bool, str, tuple, frozenset, bytes, None
Mutable: list, dict, set, bytearray, and most custom objects
x = "hello"
x.upper() # returns a NEW string "HELLO" — x is unchanged
x += " world" # rebinds x to a NEW string; the original "hello" is untouched
n = 5
n += 1 # creates a new int 6; doesn't modify the int object 5
Bei unveränderlichen Objekten erzeugen Operationen, die den Wert zu "ändern" scheinen, tatsächlich ein neues Objekt und binden die Variable neu. Das Original wird nie verändert.
lst = [1, 2, 3]
lst.append(4) # modifies the SAME list object → [1, 2, 3, 4]
lst[0] = 99 # in-place change
# mutable — two names point to the SAME object
a = [1, 2, 3]
b = a # b is NOT a copy — it's the same list
b.append(4)
print(a) # [1, 2, 3, 4] ← a changed too! (they're aliases)
# to actually copy:
b = a.copy() # or list(a), or a[:]
Das Zuweisen eines veränderbaren Objekts kopiert es nicht — beide Namen verweisen auf dasselbe Objekt, sodass eine Veränderung durch den einen auch den anderen betrifft. Dies überrascht viele und verursacht echte Fehler.
d = {(1, 2): "point"} # ✅ tuple key — immutable, hashable
d = {[1, 2]: "x"} # ❌ TypeError — lists are unhashable (mutable)
Dict keys und set members müssen hashbar sein, was Unveränderlichkeit erfordert (ein veränderbarer Schlüssel könnte sich ändern und die Hash-Tabelle beschädigen).
Veränderbarkeit ist ein grundlegendes Python-Konzept, das eine breite Palette von Verhalten und Fehlern erklärt: die Aliasing-Falle (Zuweisung kopiert Veränderbare nicht), warum Funktionen eine übergebene Liste verändern können, aber nicht einen int, warum nur unveränderliche Objekte dict keys/set members sein können, und die mutable-default-argument Falle.
Zu verstehen, welche Typen veränderbar versus unveränderlich sind — und dass die Veränderung eines geteilten Objekts alle Verweise darauf beeinflusst — ist für das Schreiben von korrektem Python und die Vermeidung einiger seiner häufigsten Überraschungen unerlässlich.
def modify(lst): lst.append(99) # mutates the caller's list (passed by reference)
def rebind(n): n += 1 # rebinds locally; caller's int unchanged