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。

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)。

通常，您可能希望元组稍微快一点。但是，您一定要测试您的特定情况(如果差异可能会影响程序的性能—记住“过早的优化是万恶之源”)。

Python让这变得非常简单:时间是你的朋友。

$ python -m timeit "x=(1,2,3,4,5,6,7,8)"
10000000 loops, best of 3: 0.0388 usec per loop

$ python -m timeit "x=[1,2,3,4,5,6,7,8]"
1000000 loops, best of 3: 0.363 usec per loop

和…

$ python -m timeit -s "x=(1,2,3,4,5,6,7,8)" "y=x[3]"
10000000 loops, best of 3: 0.0938 usec per loop

$ python -m timeit -s "x=[1,2,3,4,5,6,7,8]" "y=x[3]"
10000000 loops, best of 3: 0.0649 usec per loop

因此，在这种情况下，元组的实例化几乎快了一个数量级，但列表的项访问实际上要快一些!因此，如果你创建了一些元组，并多次访问它们，实际上，使用列表可能会更快。

当然，如果你想要改变一个元素，列表肯定会更快，因为你需要创建一个全新的元组来改变其中的一个元素(因为元组是不可变的)。

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。

总结

元组几乎在每个类别中都比列表表现得更好:

元组可以被常数折叠。 元组可以重用，而不是复制。 元组是紧凑的，不会过度分配。 元组直接引用它们的元素。

元组可以被常数折叠

常量元组可以通过Python的窥视孔优化器或ast -优化器预先计算。另一方面，列表是从零开始积累起来的:

    >>> from dis import dis

    >>> dis(compile("(10, 'abc')", '', 'eval'))
      1           0 LOAD_CONST               2 ((10, 'abc'))
                  3 RETURN_VALUE   
 
    >>> dis(compile("[10, 'abc']", '', 'eval'))
      1           0 LOAD_CONST               0 (10)
                  3 LOAD_CONST               1 ('abc')
                  6 BUILD_LIST               2
                  9 RETURN_VALUE 

元组不需要复制

运行tuple(some_tuple)本身立即返回。因为元组是不可变的，所以它们不需要被复制:

>>> a = (10, 20, 30)
>>> b = tuple(a)
>>> a is b
True

相反，list(some_list)要求将所有数据复制到一个新的列表中:

>>> a = [10, 20, 30]
>>> b = list(a)
>>> a is b
False

元组不会过度分配

由于元组的大小是固定的，因此它可以比需要过度分配以使append()操作高效的列表存储得更紧凑。

这为元组提供了一个很好的空间优势:

>>> import sys
>>> sys.getsizeof(tuple(iter(range(10))))
128
>>> sys.getsizeof(list(iter(range(10))))
200

下面是来自Objects/listobject.c的注释，它解释了列表在做什么:

/* This over-allocates proportional to the list size, making room
 * for additional growth.  The over-allocation is mild, but is
 * enough to give linear-time amortized behavior over a long
 * sequence of appends() in the presence of a poorly-performing
 * system realloc().
 * The growth pattern is:  0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ...
 * Note: new_allocated won't overflow because the largest possible value
 *       is PY_SSIZE_T_MAX * (9 / 8) + 6 which always fits in a size_t.
 */

元组直接指向它们的元素

对对象的引用直接合并到元组对象中。相比之下，列表有一个额外的间接层指向外部指针数组。

这为元组的索引查找和解包提供了一个小的速度优势:

$ python3.6 -m timeit -s 'a = (10, 20, 30)' 'a[1]'
10000000 loops, best of 3: 0.0304 usec per loop
$ python3.6 -m timeit -s 'a = [10, 20, 30]' 'a[1]'
10000000 loops, best of 3: 0.0309 usec per loop

$ python3.6 -m timeit -s 'a = (10, 20, 30)' 'x, y, z = a'
10000000 loops, best of 3: 0.0249 usec per loop
$ python3.6 -m timeit -s 'a = [10, 20, 30]' 'x, y, z = a'
10000000 loops, best of 3: 0.0251 usec per loop

下面是元组(10,20)的存储方式:

    typedef struct {
        Py_ssize_t ob_refcnt;
        struct _typeobject *ob_type;
        Py_ssize_t ob_size;
        PyObject *ob_item[2];     /* store a pointer to 10 and a pointer to 20 */
    } PyTupleObject;

下面是列表[10,20]的存储方式:

    PyObject arr[2];              /* store a pointer to 10 and a pointer to 20 */

    typedef struct {
        Py_ssize_t ob_refcnt;
        struct _typeobject *ob_type;
        Py_ssize_t ob_size;
        PyObject **ob_item = arr; /* store a pointer to the two-pointer array */
        Py_ssize_t allocated;
    } PyListObject;

请注意，tuple对象直接合并了这两个数据指针，而list对象有一个额外的间接层，用于保存这两个数据指针的外部数组。