5 w: T9 `; h7 W' |小伟 O" ~ x* b: N5 P
('码农飞哥', '小伟') 4 W4 o2 r6 d3 M1 0 p5 f8 X0 y3 ? N1 M2 $ ?5 E( N: O9 [( g, ]0 B8 e! K元组中的元素不能修改,不过可以通过 + 来生成一个新的元组。 6 q" s1 H6 s# [7 q 7 h" f' Z4 s3 h W& Y. X" E) F 1 [. ?6 z( t% ]+ v! P. X! `九浅:元组和列表的区别 " [& Z/ M, ~! W7 D8 f说完了前面八浅之后,也有点累了。接着说下元组和列表的区别吧。为啥Python要另外设置元组这样一个数据结构呢?元组的功能列表不是都可以满足么?所以,这一浅主要是介绍元组的优点,存在即合理,哈哈哈哈。5 R5 l- A( P& R- M9 ]
区别: 6 W& N$ s5 p! H. M% j " v# T. U2 E9 [, B4 o4 \1 y/ C- W, c
元素是否可以修改?) V8 W4 \- c1 ^! r( A! f
列表中的元素可以修改,而元组中的元素不能修改。如果强行修改元组中的元素,你会得到如下错误:7 q5 w1 P' o! p* Z1 K8 _# M [1 v
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment W* ^+ X$ P( P' G# }16 ?$ Z* o% `4 ~ i% X) W0 H1 H
存储同样数据所占空间 : m! C* e1 f. \下面展示初始化一个空列表和一个空元组所占的字节数 7 I2 _0 J) h2 v" e% a! }( p- x>>> listdemo = []1 |" C/ |+ F$ b- @2 J( @2 g
>>> listdemo.__sizeof__() 8 l. P" ^1 O: K) `3 e0 M1 N9 g40 # \* G' ]; ?; e' E. U V# s>>> tupleDemo = (); Z4 g j. U" u8 ^
>>> tupleDemo.__sizeof__()4 |: B% {' J9 b
24( l: L" F3 ~- G: m0 `" j/ h% X
1 ' Y# { o* ], {. P- W" l3 x+ @2; I% K, d9 T. c
32 W7 A5 @% p4 i7 u9 _
4 0 p2 h$ s9 ]8 O# P2 l8 e5 2 z* J3 ]! d3 b3 `( ]% c. J6* ~- U v6 S+ I. E! r" ?1 L
可以看出元组比列表少占用16个字节,这是因为列表是动态的,它需要存储指针来指向对应的元素(占用8个字节),另外,由于列表中的元素可变,所以需要额外存储已经分配的长度大小(占用8个字节)。但是对于元组,情况就不同了,元组长度的大小固定,其存储元素不可变,所以存储空间也是固定的。总体来说,元组的存储性能要由于列表,存储同样数据所占用空间更小。/ K) }2 k6 p k8 ?) Z" v
3. 初始化同样数据所需时间1 k! ]4 H, _* M% K+ {
大家想一想初始化同样数据的元组和列表,哪个的速度更快呢?是元组还是列表呢?相信大部分人都会选择元组,那么元组到底快多少呢?下面就用一个例子说明一下:同样是初始化元素为1,2,3,4两个序列。" E+ { w: C( d
& t V1 ^' g0 w# b/ ~8 d5 ~ % J: x& p9 ]0 r/ V+ O: a(python-demo) root$ python3 -m timeit 'x=(1,2,3,4)' 5 q% N- j' g y5 q10000000 loops, best of 3: 0.029 usec per loop 7 N% y0 K' A; p9 j8 u: H(python-demo) root$ python3 -m timeit 'x=[1,2,3,4]' 0 G2 X9 E. Y Y# u9 b6 {* S& q10000000 loops, best of 3: 0.165 usec per loop$ d; k: a2 A4 D9 @+ O" I
6 _+ X% X9 R! `' i/ }) q, s! x1 z9 O' K" Z. t& g: b
1 ' V2 } g3 ?8 S( _2 : u. L; ^2 e2 W0 Z4 o: T3 1 K4 f" u. v) U5 ^1 K48 q3 h' t( `0 y& ?
53 X8 e* q3 O6 o" _3 P3 B
初始化元组花了0.029秒,初始化话列表花了0.165 秒,所以,可以得出的结论是初始化一个相同元素的列表和元组分别所需的时间,元组的初始化速度要比列表快5倍多。$ k. D7 G- T) Y+ }; `
" u4 K4 _7 q- x7 D2 O8 F* R
, A5 s! A# t4 `- X u5 @
小结" X. P4 l' \6 |) g( s; M
元组有如下优点:元组比列表的访问和处理速度更快,存储相同内容所需空间更小。 7 h5 V( ~/ W7 i- q5 X7 i2 F9 W% v & p8 E5 B. p/ T' M L5 N8 J& s5 y* p$ y! m
一深:列表和元组的底层实现 0 G3 L5 G2 }3 U# b+ f九浅已经完成了,最后就来一次更深入的交流吧。知其然更要知其所以然。话不多说,下面就直接从源码层面来看看列表和元组的底层实现。4 a: f/ m% s, `% e- S# l
首先来分析列表(list),它的具体结构如下所示:& S8 T# q6 a9 ]& q* R0 ^1 w
) ?8 Q) n5 U0 e) D ; F5 d+ {+ ~! h7 E, ftypedef struct {/ D5 k; K, H5 Q, v
PyObject_VAR_HEAD 4 O7 F* G7 y2 m% v ] /* Vector of pointers to list elements. list[0] is ob_item[0], etc. */+ s7 z+ ~3 |' h; N% _
PyObject **ob_item;; _+ k k, C: }: E# i( r T2 u8 p+ n
5 E @6 d$ _- S: @ ! y8 r. z! ?; { C/ B2 p2 } /* ob_item contains space for 'allocated' elements. The number / r% X8 i. ]( [" [9 } * currently in use is ob_size. p9 o5 _+ e" g; H
* Invariants:9 Q$ i$ A2 c, ^& A9 U H3 }4 Q
* 0 <= ob_size <= allocated A" b% h7 x! H9 a- r2 ?9 E * len(list) == ob_size& K: a5 M- K1 [2 a& d5 e1 g
* ob_item == NULL implies ob_size == allocated == 0# g0 s' B: ]/ h; h. s
* list.sort() temporarily sets allocated to -1 to detect mutations. ! Q3 I: ~+ G. K3 K *( \* G/ ?% ?% _
* Items must normally not be NULL, except during construction when5 F$ U# D' v0 K9 Q* c& R; _
* the list is not yet visible outside the function that builds it. 2 `3 A" q! w X- [2 J/ T */2 S! Y8 L" M2 U' K
Py_ssize_t allocated; - D0 Z# ]* n. _* b} PyListObject;0 {- V' V& c& h& L& D5 F
1 - W+ c8 o% | J; b/ }20 T* e# e( Q& E' [0 m2 q
35 |9 I! k' h6 ~1 E) X& v
4! K9 M$ i) @# T; e+ D6 N$ o
5 5 k+ G8 R" a/ y6 $ k# f K8 Y' F6 ~! Q7 & f/ n/ F, q+ a2 g& Y0 `80 ]6 b6 W2 U$ x) {8 t7 M0 A3 T
9" A& b3 X' |& L& b- W, R* q1 S3 i* v
10 : D( |" H7 [6 J6 P% }7 J11 / A8 R1 q) ?- a6 g0 C0 E0 k$ A12 0 K. K. ?5 F* O L( c8 x13 $ w0 l4 Z# r/ _% D4 ^3 [- O1 [144 L# G$ S2 }% A
15 - ]/ X+ P9 p8 \% v$ `/ b16 & s) z4 }. O, a. _4 l17 0 G, j! B. N0 a9 G6 a/ u18, K3 D! u& i7 N# M3 A' ~6 N. }
PS:列表实现的源码文件是 listobject.h 和 listobject.c。 3 I ^) l( G* Q; S8 w; plist 本质上是一个长度可变的连续数组。其中ob_item是一个指针列表,里面的每个指针都指向列表中的元素,而allocated则用于存储该列表目前被分配的空间大小。 ; E" X! a7 m9 U7 H' \& {9 C% m需要注意的是,allocated和列表的实际空间大小不同,列表实际空间大小是指len(list)返回的结果,即上面注释中的ob_size,表示该列表实际存储了多少个元素,而实际情况是,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往往大于ob_size。他们的关系是0 <= ob_size <= allocated。 , y S8 N9 f( h# o' C ]2 z接下来在分析元组,如下所示为Python3.7 tuple元组的具体结构: 0 {8 I, b" W1 L% F s* f . e) m0 k* y; ~0 X! [) D: I& h# M# r5 a8 C
typedef struct { ]1 K& d4 w6 K% b+ R h" Z PyObject_VAR_HEAD9 F; N/ q- J2 D8 |% M' E" `
PyObject *ob_item[1];' Q j$ [& t! E) k& j$ O5 u( r3 N1 |
4 H' C1 N. L/ F6 l* k& U) u( V4 L4 l5 U* q' b6 k8 C8 \& W. a( E5 n
/* ob_item contains space for 'ob_size' elements./ o( N7 i* ?( W$ v
* Items must normally not be NULL, except during construction when # c8 [) |( ]+ k, x; c * the tuple is not yet visible outside the function that builds it.: t% ^* T4 M; }/ x6 J. M5 J; m
*/ ' `4 {/ U5 U! @5 u, v) N; t} PyTupleObject;* |' C8 U: V7 i/ r; T
1: m* z" {6 v% N3 |- Y: c* B/ u
2 9 }. [ j/ L( R5 X4 \0 R3+ ?" c1 ~ c3 D, v6 F; v, e
4* @- k7 C# ~/ K# N
5; X% y4 X2 r! l+ P. ]$ y! O& L. g
6 5 E" {( T: n8 B1 V7 1 o, i( }- y- C& m* q8 " Q# G+ F- x/ s9 + Y* T1 G. l1 XPS: 元组(tuple)实现的源码文件是 tupleobject.h 和 tupleobject.c。 ) K: ~4 F1 y/ _! N' G: {5 x# ?tuple和list相似,本质也是一个数组,但是空间大小固定。不同于一般数组,Python 的 tuple 做了许多优化,来提升在程序中的效率。 - U. J( t1 q% s% l% R- W4 }: |# v/ W9 y& Y, h
6 o, [0 b3 Q3 B" @$ X% ?# V! M- c b% K% v; q
0 r- @, H4 u6 T }3 \2 i4 x4 i7 W
总结 T6 c+ |% e0 t& q; ]* a6 k
本文详细介绍了Python内置数据类型中的列表(list)和元组(tuple)。特别是列表,它的新增元素和删除元素的方法很多,各种方法之间还有许多不同,需要在使用时特别注意。对于不涉及修改元素操作的场景,优先使用元组。因为它的性能更好,所占空间更少。 3 E* F9 n( Y1 G# I" C( u2 x, o! e4 i Q( @- c% Q6 I% _
8 U( j1 u) y' ]$ c3 U5 s. h9 b) D为了更好帮助更多的小伙伴对Python从入门到精通,我从CSDN官方那边搞来了一套 《Python全栈知识图谱》,尺寸 870mm x 560mm,展开后有一张办公桌大小,也可以折叠成一本书的尺寸,有兴趣的小伙伴可以了解一下。 : O0 ~1 l- k0 x' ^) D2 J————————————————* _, G% {- [# F% Y7 \1 W5 e
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