在Python中，使用enumerate遍历列表是非常好的一种方式，它既能获得列表中的每个元素的索引，又能获得元素值，可谓一举两得，然而，在使用enumerate遍历列表，有时候会出现一些想不到的错误，举个例子，代码如下：
f = [[i,i+1,i+2,i+3]for i in range(0,16,4)]
print('初始化的:',f)
for i,data in enumerate(f):
f[i][1] = data[1] - 10 ###方式1
f[i][3] = data[3] - 10
# tmp = data.copy() ###方式2
# f[i][1] = tmp[1] - 10
# f[i][3] = tmp[3] - 10
# data = f[i].copy() ###方式3
# f[i][1] = data[1] - 10
# f[i][3] = data[3] - 10
# data[1] = f[i][1] - 10 ###方式4
# data[3] = f[i][3] - 10
# f[i] = data.copy() ###方式5
# data[1] = f[i][1] - 10
# data[3] = f[i][3] - 10
print(f[i],' , ',data)
在使用enumerate遍历列表时，我们会有一个疑问，就是data与f[i]是共享一片内存数据，还是相互独立的呢？
在上面的例子中，我们首先定义一个长度为4的列表f，并且列表中的额每个元素也是长度为4的列表，接下来我们使用enumerate遍历列表，为了试验data与f[i]是否共享一片内存数据，我们改变f[i]中的元素值，再打印f[i]和data，看data的值是否也跟着改变，程序运行的结果是
可以看到f[i]和data里的元素值相同。然而，我们把方式1里改变f[i]中的元素值的代码改为：
f[i][1] = f[i][1] - 10 ###方式1 f[i][3] = f[i][3] - 10
程序运行的结果依然同上。选择方式4运行，结果依然是data和f[i]中的元素值相同。这就说明data与f[i]是共享一片内存数据的，也就是说改变data或者f[i]里的元素值，f[i]或data的值也跟着改变，运行方式2依然如此。
那么，如果我们想data和f[i]是彼此独立着，改变data或者f[i]里的元素值，f[i]或data的值不会跟着改变，我们就需要先对data或者f[i]做一个数据拷贝，也就是上面代码中的方式3和方式5。
综上所述，如果一个列表里的元素是列表，那么用enumerate遍历列表时,data与f[i]是共享内存数据的，如果元素是单纯的数值，那么就不共享的，示例代码如下：
g = [i for i in range(16)]
print('初始化的:',g)
for i,data in enumerate(g):
g[i] = data - 10
print(g[i],' , ',data)
程序运行结果如下：
可以看到g[i]和data的值不相同，这说明g[i]和data不是共享内存数据的