Python列表与元组

Python 中最常见的两种数据结构：列表（list）和元组（tuple），实际上，列表和元组，都是一个可以放置任意数据类型的有序集合。

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)

列表与元祖的区别：

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）。

l = [1, 2, 3, 4]
l[3] = 40 # 和很多语言类似，python 中索引同样从 0 开始，l[3] 表示访问列表的第四个元素
l
[1, 2, 3, 40]
 
tup = (1, 2, 3, 4)
tup[3] = 40
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

如果想对已有的元组做任何"改变"，该怎么办呢？那就只能重新开辟一块内存，创建新的元组了。

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)
 
l = [1, 2, 3, 4]
l.append(5) # 添加元素 5 到原列表的末尾
l
[1, 2, 3, 4, 5]

Python 中的列表和元组都支持负数索引，-1 表示最后一个元素，-2 表示倒数第二个元素。

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

除了基本的初始化，索引外，列表和元组都支持切片操作：

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)

列表和元组都可以随意嵌套：

l = [[1, 2, 3], [4, 5]] # 列表的每一个元素也是一个列表
 
tup = ((1, 2, 3), (4, 5, 6)) # 元组的每一个元素也是一元组

两者也可以通过 list() 和 tuple() 函数相互转换：

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

列表和元组常用的内置函数：

l = [3, 2, 3, 7, 8, 1]
l.count(3) 
2
l.index(7)
3
l.reverse()
l
[1, 8, 7, 3, 2, 3]
l.sort()
l
[1, 2, 3, 3, 7, 8]
 
tup = (3, 2, 3, 7, 8, 1)
tup.count(3)
2
tup.index(7)
3
list(reversed(tup))
[1, 8, 7, 3, 2, 3]
sorted(tup)
[1, 2, 3, 3, 7, 8]

count(item) 表示统计列表 / 元组中 item 出现的次数。
index(item) 表示返回列表 / 元组中 item 第一次出现的索引。
list.reverse() 和 list.sort() 分别表示原地倒转列表和排序（注意，元组没有内置的这两个函数)。
reversed() 和 sorted() 同样表示对列表 / 元组进行倒转和排序，但是会返回一个倒转后或者排好序的新的列表 / 元组。

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。

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

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。

l = []
l.__sizeof__() // 空列表的存储空间为 40 字节
40
l.append(1)
l.__sizeof__() 
72 // 加入了元素 1 之后，列表为其分配了可以存储 4 个元素的空间 (72 - 40)/8 = 4
l.append(2) 
l.__sizeof__()
72 // 由于之前分配了空间，所以加入元素 2，列表空间不变
l.append(3)
l.__sizeof__() 
72 // 同上
l.append(4)
l.__sizeof__() 
72 // 同上
l.append(5)
l.__sizeof__() 
104 // 加入元素 5 之后，列表的空间不足，所以又额外分配了可以存储 4 个元素的空间

列表和元组的性能

通过了解列表和元组存储方式的差异，可以看出：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。

初始化一个相同元素的列表和元组分别所需的时间。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 loop