列表和元组基础

概念

列表和元组，都是一个可以放置任意数据类型的有序集合。
在绝大多数编程语言中，集合的数据类型必须一致。不过，对于 Python 的列表和元组来 说，并无此要求：

l = [1, 2, 'hello', 'world'] # 列表中同时含有 int 和 string 类型的元素
l 
[1, 2, 'hello', 'world']
 
tup = ('jason', 22) # 元组中同时含有 int 和 string 类型的元素 
tup 
('jason', 22)

区别

列表是动态的，长度大小不固定，可以随意地增加、删减或者改变元素（mutable）。
而元组是静态的，长度大小固定，无法增加删减或者改变（immutable）。

如何改变元组？
重新开辟一块内存，创建新的元组

tup = (1, 2, 3, 4) 
new_tup = tup + (5, ) # 创建新的元组 new_tup，并依次填充原元组的值
new _tup 
(1, 2, 3, 4, 5)
 

列表和元组的基础操作和注意事项

1. 都支持负数索引，1 表示最后一个元 素，-2 表示倒数第二个元素，以此类推。

l = [1, 2, 3, 4] 
l[-1] 
4
 
tup = (1, 2, 3, 4) 
tup[-1]
4

2. 都支持切片（遵循顾前不顾后原则）

l = [1, 2, 3, 4] 
l[1:3] # 返回列表中索引从 1 到 2 的子列表
[2, 3]
 
tup = (1, 2, 3, 4) 
tup[1:3] # 返回元组中索引从 1 到 2 的子元组 
(2, 3) 

3. 都可以嵌套

l = [[1, 2, 3], [4, 5],(4,7),{"a":1}] # 列表的每一个元素也是一个列表，也可以嵌套dict、tuple
tup = ((1, 2, 3), (4, 5, 6)) # 元组的每一个元素也是一元组

4. 转换类型

list((1, 2, 3)) 
[1, 2, 3]

tuple([1, 2, 3]) 
(1, 2, 3)

5. 内置函数

列表和元组存储方式的差异

列表和元组最重要的区别就是，列表是动态的、可变的，而元组是静态的、不可 变的。这样的差异，势必会影响两者存储方式。我们可以来看下面的例子：

l = [1, 2, 3] 
l.__sizeof__() 
64 
tup = (1, 2, 3) 
tup.__sizeof__() 
48

为什么列表要比元组的存储空间多16字节？
由于列表是动态的，所以它需要存储指针，来指向对应的元素（上述例子中，对于 int 型，8 字节）。另外，由于列表可变，所以需要额外存储已经分配的长度大小（8 字 节），这样才可以实时追踪列表空间的使用情况，当空间不足时，及时分配额外空间。
上面的例子，大概描述了列表空间分配的过程。我们可以看到，为了减小每次增加 / 删减 操作时空间分配的开销，Python 每次分配空间时都会额外多分配一些，这样的机制 （over-allocating）保证了其操作的高效性：增加 / 删除的时间复杂度均为 O(1)。
但是对于元组，情况就不同了。元组长度大小固定，元素不可变，所以存储空间固定。

列表和元组的性能

通过学习列表和元组存储方式的差异，我们可以得出结论：元组要比列表更加轻量级一些， 所以总体上来说，元组的性能速度要略优于列表。
另外，Python 会在后台，对静态数据做一些资源缓存（resource caching）。通常来说， 因为垃圾回收机制的存在，如果一些变量不被使用了，Python 就会回收它们所占用的内存，返还给操作系统，以便其他变量或其他应用使用。
但是对于一些静态变量，比如元组，如果它不被使用并且占用空间不大时，Python 会暂时 缓存这部分内存。这样，下次我们再创建同样大小的元组时，Python 就可以不用再向操作 系统发出请求，去寻找内存，而是可以直接分配之前缓存的内存空间，这样就能大大加快程 序的运行速度。
下面的例子，是计算初始化一个相同元素的列表和元组分别所需的时间。我们可以看到，元 组的初始化速度，要比列表快 5 倍。

python3 -m timeit 'x=(1,2,3,4,5,6)' 
20000000 loops, best of 5: 9.97 nsec per loop 
python3 -m timeit 'x=[1,2,3,4,5,6]' 
5000000 loops, best of 5: 50.1 nsec per loo

但如果是索引操作的话，两者的速度差别非常小，几乎可以忽略不计。

python3 -m timeit -s 'x=[1,2,3,4,5,6]' 'y=x[3]' 
10000000 loops, best of 5: 22.2 nsec per loop 
python3 -m timeit -s 'x=(1,2,3,4,5,6)' 'y=x[3]' 
10000000 loops, best of 5: 21.9 nsec per loo

当然，如果你想要增加、删减或者改变元素，那么列表显然更优。原因你现在肯定知道了， 那就是对于元组，你必须得通过新建一个元组来完成。

列表和元组的使用场景

1. 如果存储的数据和数量不变，比如你有一个函数，需要返回的是一个地点的经纬度，然 后直接传给前端渲染，那么肯定选用元组更合适。
2. 如果存储的数据或数量是可变的，比如社交平台上的一个日志功能，是统计一个用户在 一周之内看了哪些用户的帖子，那么则用列表更合适。

总结

关于列表和元组，我们今天聊了很多，最后一起总结一下你必须掌握的内容。
总的来说，列表和元组都是有序的，可以存储任意数据类型的集合，区别主要在于下面这两点。

1. 列表是动态的，长度可变，可以随意的增加、删减或改变元素。列表的存储空间略大于元组，性能略逊于元组。
2. 元组是静态的，长度大小固定，不可以对元素进行增加、删减或者改变操作。元组相对于 列表更加轻量级，性能稍优。

思考题

想创建一个空的列表，我们可以用下面的 A、B 两种方式，请问它们在效率上有什么区 别吗？我们应该优先考虑使用哪种呢？可以说说你的理由。

# 创建空列表 
# option A 
empty_list = list()
 
# option B
 empty_list = []

区别主要在于list()是一个function call，Python的function call会创建stack，并且进行一系列参 数检查的操作，比较expensive，反观[]是一个内置的C函数，可以直接被调用，因此效率高。

另外， list和tuple的内部实现都是array的形式，list因为可变，所以是一个over-allocate的 array，tuple因为不可变，所以长度大小固定