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。

如果你去散步，你可以随时在(x,y)元组中记下你的坐标。

如果你想记录你的旅程，你可以每隔几秒钟将你的位置添加到一个列表中。

但你不能反过来做。

列表是同构序列，而元组是异构数据结构。

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

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

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。