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)。

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。

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。

元组应该比列表更高效，因为它们是不可变的。

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)。