1.列表和元组的基础
列表和元组都是一个可以放置任意数据类型的有序合集。（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）
2.列表与元组的区别
1）列表是动态的，长度大小不固定，可以随意的增加、删减或者改变元素。
2）元组是静态的，长度大小固定，无法增加、删减或者改变。
3.列表和元组的基本操作和注意事项
1）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。
2）列表和元组都支持切边操作
3）列表和元组都可以随意嵌套
4）两者可以通过list()和tuple()函数相互转换：
list((1,2.3)) #[1,2.3] tuple([1,2,3]) #(1,2,3)
5）列表和元组常用的内置函数：
l = [3,2,3,7,8,1] l.count(3) #2; count(item)表示统计列表/元组中item出现的次数。 l.index(7) #3; index(item)表示返回列表/元组中item第一次出现的索引 l.reverse() #[1,8,7,3,2,3]; list.resverse()表示原地倒转列表 l.sort() #[1,2,3,3,7,8]; list.sort()表示列表排序（注意元组没有内置这两个函数）
列表和元组存储方式的差异
l = [1,2,3] print(l.__sizeof__()) #64 tup = (1,2,3) print(tup.__sizeof__()) #48
对列表和元组，我们放置了相同的元素，但是元素的存储空间，却比列表要少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。
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，为了减少每次增加/删除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，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，下次我们在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。