元组/列表之间的区别是什么?它们的优点/缺点是什么?
列表是可变的;元组不是。
从docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html
元组是不可变的,通常包含的异构序列 通过解包访问的元素(参见本节后面的内容) 或者索引(在命名元组的情况下甚至通过属性)。列表 是可变的,它们的元素通常是同质的和 通过遍历列表来访问。
关键的区别是元组是不可变的。这意味着一旦创建了元组,就不能更改其中的值。
因此,如果您需要更改值,请使用List。
元组的好处:
性能略有改善。 元组是不可变的,可以用作字典中的键。 如果你不能改变它,其他人也不能,也就是说你不需要担心任何API函数等改变你的元组没有被要求。
除了元组是不可变的之外,还有一个语义上的区别应该指导它们的使用。元组是异构数据结构(即,它们的条目有不同的含义),而列表是同构序列。元组有结构,列表有顺序。
使用这种区别可以使代码更加明确和易于理解。
一个例子是用页码和行号对来引用书中的位置,例如:
my_location = (42, 11) # page number, line number
然后,您可以使用它作为字典中的键来存储关于位置的注释。另一方面,列表可用于存储多个位置。自然,人们可能想要从列表中添加或删除位置,所以列表是可变的是有道理的。另一方面,从现有位置添加或删除项没有意义——因此元组是不可变的。
在某些情况下,您可能希望更改现有位置元组中的项,例如在遍历页面的行时。但是元组不可变性迫使您为每个新值创建一个新的位置元组。从表面上看,这似乎不太方便,但像这样使用不可变数据是值类型和函数式编程技术的基础,具有很大的优势。
关于这个问题有一些有趣的文章。“Python元组不仅仅是常量列表”或“理解Python中的元组与列表”。Python官方文档也提到了这一点
元组是不可变的,通常包含异构序列…
在像Haskell这样的静态类型语言中,元组中的值通常具有不同的类型,并且元组的长度必须是固定的。在列表中,所有值都具有相同的类型,长度也不是固定的。所以区别非常明显。
最后是Python中的namedtuple,这是有意义的,因为tuple已经被认为具有结构。这强调了元组是类和实例的轻量级替代品的观点。
前面已经提到,这种差异主要是语义上的:人们期望元组和列表表示不同的信息。但这不仅仅是一个指导方针;一些库实际上根据传递的内容表现不同。以NumPy为例(复制自另一篇文章,我要求更多的例子):
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(9).reshape(3,3)
>>> a
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
>>> idx = (1,1)
>>> a[idx]
4
>>> idx = [1,1]
>>> a[idx]
array([[3, 4, 5],
[3, 4, 5]])
关键是,虽然NumPy可能不是标准库的一部分,但它是一个主要的Python库,在NumPy中,列表和元组是完全不同的东西。
list和tuple的区别
Literal someTuple = (1,2) someList = [1,2] Size a = tuple(range(1000)) b = list(range(1000)) a.__sizeof__() # 8024 b.__sizeof__() # 9088 Due to the smaller size of a tuple operation, it becomes a bit faster, but not that much to mention about until you have a huge number of elements. Permitted operations b = [1,2] b[0] = 3 # [3, 2] a = (1,2) a[0] = 3 # Error That also means that you can't delete an element or sort a tuple. However, you could add a new element to both list and tuple with the only difference that since the tuple is immutable, you are not really adding an element but you are creating a new tuple, so the id of will change a = (1,2) b = [1,2] id(a) # 140230916716520 id(b) # 748527696 a += (3,) # (1, 2, 3) b += [3] # [1, 2, 3] id(a) # 140230916878160 id(b) # 748527696 Usage As a list is mutable, it can't be used as a key in a dictionary, whereas a tuple can be used. a = (1,2) b = [1,2] c = {a: 1} # OK c = {b: 1} # Error
List是可变的,tuples是不可变的。可变和不可变之间的主要区别是当您试图追加一个项时内存的使用。
当你创建一个变量时,一些固定的内存被分配给变量。如果它是一个列表,则分配的内存比实际使用的要多。例如,如果当前内存分配是100个字节,当你想追加第101个字节时,可能会再分配100个字节(在这种情况下总共是200个字节)。
然而,如果你知道你不经常添加新元素,那么你应该使用元组。Tuples精确地分配所需的内存大小,从而节省内存,特别是当您使用大块内存时。
这是一个Python列表的例子:
my_list = [0,1,2,3,4]
top_rock_list = ["Bohemian Rhapsody","Kashmir","Sweet Emotion", "Fortunate Son"]
这是一个Python元组的例子:
my_tuple = (a,b,c,d,e)
celebrity_tuple = ("John", "Wayne", 90210, "Actor", "Male", "Dead")
Python lists and tuples are similar in that they both are ordered collections of values. Besides the shallow difference that lists are created using brackets "[ ... , ... ]" and tuples using parentheses "( ... , ... )", the core technical "hard coded in Python syntax" difference between them is that the elements of a particular tuple are immutable whereas lists are mutable (...so only tuples are hashable and can be used as dictionary/hash keys!). This gives rise to differences in how they can or can't be used (enforced a priori by syntax) and differences in how people choose to use them (encouraged as 'best practices,' a posteriori, this is what smart programers do). The main difference a posteriori in differentiating when tuples are used versus when lists are used lies in what meaning people give to the order of elements.
对于元组,“order”只是表示用于保存信息的特定“结构”。在第一个字段中找到的值可以很容易地切换到第二个字段中,因为每个字段提供跨越两个不同维度或尺度的值。它们为不同类型的问题提供答案,通常的形式是:对于给定的对象/主题,它的属性是什么?对象/主题保持不变,属性不同。
对于列表,“order”表示序列或方向性。第二个元素必须在第一个元素之后,因为它的位置是基于一个特定的和公共的比例或维度。这些元素被视为一个整体,主要是为一个典型的形式的问题提供答案,对于一个给定的属性,这些对象/主题如何比较?属性保持不变,对象/主语不同。
在流行文化和程序员中,有无数的人不符合这些差异,也有无数的人可能会用沙拉叉吃主菜。在一天结束的时候,这很好,两者通常都可以完成工作。
总结一些更精细的细节
相似之处:
Duplicates - Both tuples and lists allow for duplicates Indexing, Selecting, & Slicing - Both tuples and lists index using integer values found within brackets. So, if you want the first 3 values of a given list or tuple, the syntax would be the same: >>> my_list[0:3] [0,1,2] >>> my_tuple[0:3] [a,b,c] Comparing & Sorting - Two tuples or two lists are both compared by their first element, and if there is a tie, then by the second element, and so on. No further attention is paid to subsequent elements after earlier elements show a difference. >>> [0,2,0,0,0,0]>[0,0,0,0,0,500] True >>> (0,2,0,0,0,0)>(0,0,0,0,0,500) True
区别:-根据定义,是先验的
Syntax - Lists use [], tuples use () Mutability - Elements in a given list are mutable, elements in a given tuple are NOT mutable. # Lists are mutable: >>> top_rock_list ['Bohemian Rhapsody', 'Kashmir', 'Sweet Emotion', 'Fortunate Son'] >>> top_rock_list[1] 'Kashmir' >>> top_rock_list[1] = "Stairway to Heaven" >>> top_rock_list ['Bohemian Rhapsody', 'Stairway to Heaven', 'Sweet Emotion', 'Fortunate Son'] # Tuples are NOT mutable: >>> celebrity_tuple ('John', 'Wayne', 90210, 'Actor', 'Male', 'Dead') >>> celebrity_tuple[5] 'Dead' >>> celebrity_tuple[5]="Alive" Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment Hashtables (Dictionaries) - As hashtables (dictionaries) require that its keys are hashable and therefore immutable, only tuples can act as dictionary keys, not lists. #Lists CAN'T act as keys for hashtables(dictionaries) >>> my_dict = {[a,b,c]:"some value"} Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unhashable type: 'list' #Tuples CAN act as keys for hashtables(dictionaries) >>> my_dict = {("John","Wayne"): 90210} >>> my_dict {('John', 'Wayne'): 90210}
差异——用法上的后验
Homo vs. Heterogeneity of Elements - Generally list objects are homogenous and tuple objects are heterogeneous. That is, lists are used for objects/subjects of the same type (like all presidential candidates, or all songs, or all runners) whereas although it's not forced by), whereas tuples are more for heterogenous objects. Looping vs. Structures - Although both allow for looping (for x in my_list...), it only really makes sense to do it for a list. Tuples are more appropriate for structuring and presenting information (%s %s residing in %s is an %s and presently %s % ("John","Wayne",90210, "Actor","Dead"))
首先,它们都是Python中的非标量对象(也称为复合对象)。
元组,有序的元素序列(可以包含任何没有混叠问题的对象) 不可变(tuple, int, float, str) 使用+进行连接(当然会创建一个全新的元组) 索引 切片 Singleton(3,) # ->(3)而不是(3)# -> 3 List(其他语言中的数组),值的有序序列 可变的 单例[3] 克隆new_array = origin_array[:] 列表推导式[x**2 for x in range(1,7)]给出 [1,4,9,16,25,36](不可读)
使用list还可能导致别名错误(两条不同的路径 指向同一对象)。
PEP 484——类型提示说元组元素的类型可以单独类型化;这样你就可以说Tuple[str, int, float];但是一个带有list类型类的列表只能接受一个类型参数:list [str],这暗示了两者的区别实际上是前者是异构的,而后者本质上是同构的。
此外,标准库通常使用tuple作为这些标准函数的返回值,而C将返回结构体。
列表是可变的,元组是不可变的。 考虑一下这个例子。
a = ["1", "2", "ra", "sa"] #list
b = ("1", "2", "ra", "sa") #tuple
现在改变list和tuple的索引值。
a[2] = 1000
print a #output : ['1', '2', 1000, 'sa']
b[2] = 1000
print b #output : TypeError: 'tuple' object does not support item assignment.
因此证明下面的代码是无效的元组,因为我们试图更新一个元组,这是不允许的。
从5.3的文档中引证的方向。元组和序列:
虽然元组可能看起来类似于列表,但它们通常用于不同的情况和不同的目的。元组是不可变的,通常包含不同的元素序列,可以通过解包(参见本节后面的内容)或索引(对于namedtuples,甚至可以通过属性访问)访问这些元素。列表是可变的,它们的元素通常是同构的,并通过遍历列表来访问。
正如人们已经在这里回答的那样,元组是不可变的,而列表是可变的,但是使用元组有一个重要的方面我们必须记住
如果元组中包含列表或字典,即使元组本身是不可变的,也可以更改这些列表或字典。
例如,假设我们有一个元组,其中包含一个列表和一个字典为
my_tuple = (10,20,30,[40,50],{ 'a' : 10})
我们可以将列表的内容更改为
my_tuple[3][0] = 400
my_tuple[3][1] = 500
new tuple看起来像什么
(10, 20, 30, [400, 500], {'a': 10})
我们还可以更改tuple as内的字典
my_tuple[4]['a'] = 500
这将使整个元组看起来像
(10, 20, 30, [400, 500], {'a': 500})
发生这种情况是因为list和dictionary是对象,这些对象没有改变,但它所指向的内容。
因此,元组保持不变,没有任何异常
list和tuple的区别
元组和列表在Python中看起来都是相似的序列类型。
Literal syntax We use parenthesis () to construct tuples and square brackets [ ] to get a new list. Also, we can use call of the appropriate type to get required structure — tuple or list. someTuple = (4,6) someList = [2,6] Mutability Tuples are immutable, while lists are mutable. This point is the base the for the following ones. Memory usage Due to mutability, you need more memory for lists and less memory for tuples. Extending You can add a new element to both tuples and lists with the only difference that the id of the tuple will be changed (i.e., we’ll have a new object). Hashing Tuples are hashable and lists are not. It means that you can use a tuple as a key in a dictionary. The list can't be used as a key in a dictionary, whereas a tuple can be used tup = (1,2) list_ = [1,2] c = {tup : 1} # ok c = {list_ : 1} # error Semantics This point is more about best practice. You should use tuples as heterogeneous data structures, while lists are homogenous sequences.
正如人们已经提到的区别,我将写一下为什么是元组。
为什么首选元组?
小元组的分配优化 为了减少内存碎片和加快分配速度,Python重用旧元组。如果一个 元组不再需要,并且只有少于20个项而不是删除 Python会永久地将它移到一个空闲列表中。 一个空闲列表被分为20个组,每个组代表一个 长度为n的元组列表,从0到20。每组都可以储存 到2000个元组。第一个(零)组只包含一个元素和 表示空元组。
>>> a = (1,2,3)
>>> id(a)
4427578104
>>> del a
>>> b = (1,2,4)
>>> id(b)
4427578104
在上面的例子中,我们可以看到a和b有相同的id。这是 因为我们立即占用了一个被破坏的元组 空闲列表。 列表的分配优化 由于列表可以被修改,Python不会像元组那样使用相同的优化方法。然而, Python列表也有一个free列表,但它只用于空列表 对象。如果一个空列表被GC删除或收集,它可以被删除 以后重用。
>>> a = []
>>> id(a)
4465566792
>>> del a
>>> b = []
>>> id(b)
4465566792
来源:https://rushter.com/blog/python-lists-and-tuples/
为什么元组比列表更高效?- > https://stackoverflow.com/a/22140115
只是一个快速扩展列表vs元组响应:
由于动态特性,list分配的位桶比实际需要的内存要多。这样做是为了防止在将来附加额外项时进行昂贵的重新分配操作。 另一方面,由于是静态的,轻量级元组对象不需要保留存储它们所需的额外内存。
最重要的区别是时间!当你不想改变列表里面的数据时最好使用元组!下面是为什么使用tuple的例子!
import timeit
print(timeit.timeit(stmt='[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]', number=1000000)) #created list
print(timeit.timeit(stmt='(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)', number=1000000)) # created tuple
在本例中,我们执行了这两条语句100万次
输出:
0.136621
0.013722200000000018
任何人都能清楚地注意到时差。
换句话说,TUPLES用于存储一组元素,其中组的内容/成员不会改变,而list用于存储一组元素,其中组的成员可以改变。
例如,如果我想在一个变量中存储我的网络IP,最好使用一个元组,因为IP是固定的。my_ip =('192.168.0.15', 33,60)。但是,如果我想存储一组未来6个月我将访问的地方的IP,那么我应该使用LIST,因为我会不断更新和添加新的IP到组中。像这样
places_to_visit = [
('192.168.0.15', 33, 60),
('192.168.0.22', 34, 60),
('192.168.0.1', 34, 60),
('192.168.0.2', 34, 60),
('192.168.0.8', 34, 60),
('192.168.0.11', 34, 60)
]
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