元组与列表的对比

列表与元组作为Python中非常常用的两种基本数据类型，经常被拿来比较，说到他们的区别，绕不开一点：列表是可变类型，元组是不可变类型，今天就从这里展开谈一谈。

列表和元组实际存的是什么

先来看一个例子：

import sys

ls = []
ls1 = [1]
ls2 = [1, "a"]
ls3 = [1, "a", "zhiyinnitaimei"]
# 结果为 56 64 72 80
print(sys.getsizeof(ls))
print(sys.getsizeof(ls1))
print(sys.getsizeof(ls2))
print(sys.getsizeof(ls3))

在这里我们可以看出，一个空列表占用的字节是56，然后每增加一个元素，占用的字节数始终是加8，无论新元素的类型与长度如何。

这里先说一嘴，为什么空列表也需要占用56个字节，因为Python中所有一切都是对象，其实是不存在所谓的“基本数据类型”，就拿int来说吧，一个int占用的字节是4个，在C语言或者Java中都是如此，但是在Python中，如果查看整数1的空间，却是28字节，Python的官方实现是C语言实现的，而Python中的int并不是对应C语言中的int，而是一个复杂的结构体，这也能解释为什么python中天然可以实现高精度运算。作为结构体，自然需要额外的空间来存储其它的信息。所以一个整数1，也需要占用28字节。因此，即使是一个空列表，系统也会分配56字节的空间。

 

再回到刚才的问题上来，当在列表中增加元素时，不管新增的元素类型如何长度如何，列表的空间始终增加8字节。8字节的空间，显然是不可能放下这些妖魔鬼怪的，所以答案很明显了，列表其实根本不是作为存储元素的“容器”，里面放的不是数据本身，而是指向数据地址的指针。而如果对元组做相同的实验，也是如此，元组中存放的依然是数据的指针。

元组真的“不可变”吗？

看一个例子：

tp = (1, [2, 3])
# 如果我们想把元组中的列表替换为一个新列表，会报错
# tp[1] = [4,5]
tp[1][0] = 4
# 但是我们可以修改列表中的元素，最后元组会变为(1, [4, 3])
print(tp)

这里元组的样子发生了改变，那是否可以说元组就是可变的呢？答案当然是否定的。前面我们说过，元组中存的是数据的地址，元组的不可变，指的是它存放的东西，也就是数据的地址是不能改变的，那至于这个地址里面发生了什么样的变化，它就管不着了。列表是可变的，所以如果我们去修改列表中的元素，列表的地址依然没变，但是当我们执行tp[1] = [4,5]的时候，是想要创建一个新的列表，然后把指针指向这个新列表，那地址当然就会发生改变，这个时候违背了元组不可变的规则，这就不行了。

 

所以，元组的不可变，指的是元组中数据的地址不能发生改变。

元组存在的必要性

元组能做的，列表都能做，元组不能做的，列表也能做。那元组能干啥呢？

其实就是三点：

（1）元组能保证数据安全，很多时候Python内置的函数或者方法都会要求我们传入元组类型的参数，或者是把数据打包成元组返回。因为元组不可变的特性，能够保证数据在处理或者传输的过程中的相对安全。比如你拿列表去排个序，执行list.sort()方法之后，序是排好了，但是原始的数据就没有了，而元组排序，只能使用sorted(),生成一个新的排好序的元组，并且原来的元组还在。
（2）空间更小，一个空列表是56字节，而一个空元组只占用40字节。因为Python中的数据类型本质都是以结构体的形式存在的，而列表要比元组多一个属性，那就是“增量”，列表有额外分配空间的需求，但元组没有。

（3）访问速度更快。

from timeit import timeit

code1 = '''
ls = [1,2,3]
ls[0]
'''

code2 = '''
tp = (1,2,3)
tp[0]
'''
# 大约是0.06s(依据机器性能和运行环境会有偏差)
print(timeit(code1))
# 大约是0.02s
print(timeit(code2))

使用timeit函数测试从创建到访问的速度，可以看出元组的效率约为列表的三倍。这是因为元组在程序中是以常量的形式存在的，对于常量，那么程序只需要构造一次就可以直接访问，而像列表这种可变类型的数据，每次访问的时候都需要重新构造，并且因为元组的结构信息比列表更简单，所有构建的时候也会更快。所以综合来说，元组的访问性能是要远强于列表的。