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。

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。

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

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。

list的值可以随时更改，但元组的值不能更改。

优点和缺点取决于使用。如果你有这样一个你不想改变的数据，那么你应该使用tuple，否则list是最好的选择。

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。