Python学习：列表和元组用哪一个？

news/2024/7/24 5:50:09 标签: python, 列表, 元组

对于每一门编程语言来说，数据结构都是其根基。Python 中最常见的两种数据结构：列表（list）和元组（tuple）。学习的知识来自景霄老师。

一、列表和元组基础

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。
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：（我认为这是Python相对厉害的地方）

python">l = [1, 2, 'hello', 'world'] # 列表中同时含有 int 和 string 类型的元素

python">[1, 2, 'hello', 'world']

python">tup = ('jason', 22) # 元组中同时含有 int 和 string 类型的元素

python">('jason', 22)

区别：

  1. 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）。
  2. 而元组是静态的，长度大小固定，无法增加删减或者改变（immutable）。

下面的例子中，分别创建了一个列表与元组。可以看到，对于列表，可以很轻松地让其最后一个元素，由 4 变为 40；但是，如果对元组采取相同的操作，Python 就会报错，原因就是元组是不可变的。

python">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

python">[1, 2, 3, 40]

python">tup = (1, 2, 3, 4)
tup[3] = 40

python">Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

如果想对已有元组进行改变，只能重新开辟一块内存，创建新的元组了。
比如下面的例子，想增加一个元素 5 给元组，实际上就是创建了一个新的元组，然后把原来两个元组的值依次填充进去。

python">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

python">(1, 2, 3, 4, 5)

而对于列表来说，由于其是动态的，只需简单地在列表末尾，加入对应元素就可以了。如下操作后，会修改原来列表中的元素，而不会创建新的列表。

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

python">[1, 2, 3, 4, 5]

接下来看一些列表和元组的基本操作和注意事项。
首先，和其他语言不同，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，以此类推。

python">l = [1, 2, 3, 4]
l[-1]
4

python">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：

python">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：

python">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：

python">list((1, 2, 3))
[1, 2, 3]

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

一些列表和元组常用的内置函数：

python">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]

注：在创建空list的时候有两种方法：效率上有什么区别

python"># 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。

二、列表和元组存储的差异

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。

python">l = [1, 2, 3]
l.__sizeof__()
64

tup = (1, 2, 3)
tup.__sizeof__()
48

相同元素，但元组的存储空间比列表少16字节。
事实上，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。

python">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

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。

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。

三、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。

python">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

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。

python">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 loop

如果想要增加、删减或者改变元素，那么列表显然更优。原因就是对于元组，必须得通过新建一个元组来完成。

四、列表和元组的使用场景

列表和元组到底用哪一个呢？根据上面所说的特性，具体情况具体分析。

  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。
python">def get_location():
    ..... 
    return (longitude, latitude)
  1. 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。
python">viewer_owner_id_list = [] # 里面的每个元素记录了这个 viewer 一周内看过的所有 owner 的 id
records = queryDB(viewer_id) # 索引数据库，拿到某个 viewer 一周内的日志
for record in records:
    viewer_owner_id_list.append(record.id)

拓展

列表和元组的内部实现 ：关于这个问题，我们可以分别从源码来看。

先来看 Python 3.7 的 list 源码。你可以先自己阅读下面两个链接里的内容。

listobject.h：https://github.com/python/cpython/blob/949fe976d5c62ae63ed505ecf729f815d0baccfc/Include/listobject.h#L23

listobject.c：https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Objects/listobject.c#L33

list 的具体结构放在了下面：
在这里插入图片描述
可以看到，list 本质上是一个 over-allocate 的 array。其中，ob_item 是一个指针列表，里面的每一个指针都指向列表的元素。而 allocated 则存储了这个列表已经被分配的空间大小。

需要注意的是，allocated 与列表实际空间大小的区别。列表实际空间大小，是指 len(list) 返回的结果，即上述代码注释中的 ob_size，表示这个列表总共存储了多少个元素。实际情况下，为了优化存储结构，避免每次增加元素都要重新分配内存，列表预分配的空间 allocated 往往会大于 ob_size（详见正文中的例子）。

所以，它们的关系为：allocated >= len(list) = ob_size。

如果当前列表分配的空间已满（即 allocated == len(list)），则会向系统请求更大的内存空间，并把原来的元素全部拷贝过去。列表每次分配空间的大小，遵循下面的模式：

python">0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ...

再来分析元组。下面是 Python 3.7 的 tuple 源码，同样的，你可以先自己阅读一下。
tupleobject.h：https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Include/tupleobject.h#L25

tupleobject.c：https://github.com/python/cpython/blob/3d75bd15ac82575967db367c517d7e6e703a6de3/Objects/tupleobject.c#L16

同样的，下面为 tuple 的具体结构：
在这里插入图片描述可以看到，它和 list 相似，本质也是一个 array，但是空间大小固定。不同于一般 array，Python 的 tuple 做了许多优化，来提升在程序中的效率。

举个例子，当 tuple 的大小不超过 20 时，Python 就会把它缓存在内部的一个 free list 中。这样，如果你以后需要再去创建同样的 tuple，Python 就可以直接从缓存中载入，提高了程序运行效率。

总结：

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。

参考：
《Python核心技术与实践》


http://www.niftyadmin.cn/n/1728094.html

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