列表和元组

目录

• 差异
  • 共同点
  • 区别
• 列表元组存储方式的差异
  • 列表和元组的性能
  • 列表和元组的使用场景
• 总结
• 补充
  • 创建空列表
  • 内部实现

差异

共同点

列表和元组，都是一个可以放置任意数据类型的有序集合。
在绝大多数语言中，集合的数据类型必须一致。不过对于python中的列表和来说没有这样的要求

区别

列表是动态的，长度大小不固定，可以随意增删改。
元组是静态的，长度大小固定，无法增删改。

列表元组存储方式的差异

先看一个例子

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

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

你可以看到，对列表和元组，我们放置了相同的元素，但是元组的存储空间，却比列表要少 16 字节。这是为什么呢？

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。

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。

看了前面的分析，你也许会觉得，这样的差异可以忽略不计。但是想象一下，如果列表和元组存储元素的个数是一亿，十亿甚至更大数量级时，你还能忽略这样的差异吗？

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 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。

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

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

那么列表和元组到底用哪一个呢？根据上面所说的特性，我们具体情况具体分析。

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。

def get_location():
    ..... 
    return (longitude, latitude)

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。

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)

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。

• 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。

• 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。

补充

创建空列表

empty_list = list() # 方式一
empty_list = [] # 方式二
"""
区别主要在于list()是一个函数调用，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。
"""

内部实现

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。具体可以参照源码

list: https://github.com/python/cpython/blob/master/Objects/listobject.c.

tuple: https://github.com/python/cpython/blob/master/Objects/tupleobject.c