如果列表或元组中的所有项都是相同的C类型，则还应该考虑标准库中的array模块。它占用的内存更少，运行速度更快。

这里是另一个小基准，只是为了它的缘故。

In [11]: %timeit list(range(100))
749 ns ± 2.41 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [12]: %timeit tuple(range(100))
781 ns ± 3.34 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [1]: %timeit list(range(1_000))
13.5 µs ± 466 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

In [2]: %timeit tuple(range(1_000))
12.4 µs ± 182 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

In [7]: %timeit list(range(10_000))
182 µs ± 810 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In [8]: %timeit tuple(range(10_000))
188 µs ± 2.38 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In [3]: %timeit list(range(1_00_000))
2.76 ms ± 30.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [4]: %timeit tuple(range(1_00_000))
2.74 ms ± 31.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [10]: %timeit list(range(10_00_000))
28.1 ms ± 266 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [9]: %timeit tuple(range(10_00_000))
28.5 ms ± 447 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

让我们平均一下:

In [3]: l = np.array([749 * 10 ** -9, 13.5 * 10 ** -6, 182 * 10 ** -6, 2.76 * 10 ** -3, 28.1 * 10 ** -3])

In [2]: t = np.array([781 * 10 ** -9, 12.4 * 10 ** -6, 188 * 10 ** -6, 2.74 * 10 ** -3, 28.5 * 10 ** -3])

In [11]: np.average(l)
Out[11]: 0.0062112498000000006

In [12]: np.average(t)
Out[12]: 0.0062882362

In [17]: np.average(t) / np.average(l)  * 100
Out[17]: 101.23946713590554

你可以说这几乎是不确定的。

但可以肯定的是，与列表相比，元组花费了101.239%的时间，或额外1.239%的时间来完成这项工作。

Tuple在读取时非常高效的主要原因是因为它是不可变的。

为什么不可变对象容易读取?

原因是元组可以存储在内存缓存中，不像列表。程序总是从列表的内存位置读取，因为它是可变的(可以随时更改)。

元组应该比列表更高效，因为它们是不可变的。

元组是不可变的，内存效率更高;为了提高速度和效率，列表会过度分配内存，以允许在没有常量reallocs的情况下执行追加操作。所以，如果你想在你的代码中迭代一个常量序列的值(例如在'上'，'右'，'下'，'左':)，元组是首选的，因为这样的元组是在编译时预先计算的。

读取访问速度应该相同(它们都作为连续数组存储在内存中)。

但是，在处理可变数据时，list.append(item)比atuple+= (item，)更受欢迎。请记住，元组将被视为没有字段名的记录。

如果列表或元组中的所有项都是相同的C类型，则还应该考虑标准库中的array模块。它占用的内存更少，运行速度更快。