元组和列表在元素的实例化和检索方面有什么性能差异吗?
当前回答
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。
其他回答
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。
元组应该比列表更高效,因为它们是不可变的。
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。
dis模块可以反汇编函数的字节码,对于区分元组和列表非常有用。
在本例中,您可以看到访问元素会生成相同的代码,但是赋值元组要比赋值列表快得多。
>>> def a():
... x=[1,2,3,4,5]
... y=x[2]
...
>>> def b():
... x=(1,2,3,4,5)
... y=x[2]
...
>>> import dis
>>> dis.dis(a)
2 0 LOAD_CONST 1 (1)
3 LOAD_CONST 2 (2)
6 LOAD_CONST 3 (3)
9 LOAD_CONST 4 (4)
12 LOAD_CONST 5 (5)
15 BUILD_LIST 5
18 STORE_FAST 0 (x)
3 21 LOAD_FAST 0 (x)
24 LOAD_CONST 2 (2)
27 BINARY_SUBSCR
28 STORE_FAST 1 (y)
31 LOAD_CONST 0 (None)
34 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(b)
2 0 LOAD_CONST 6 ((1, 2, 3, 4, 5))
3 STORE_FAST 0 (x)
3 6 LOAD_FAST 0 (x)
9 LOAD_CONST 2 (2)
12 BINARY_SUBSCR
13 STORE_FAST 1 (y)
16 LOAD_CONST 0 (None)
19 RETURN_VALUE
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