Python列表与元组的异同详解

前言“列表(list)与元组(tuple)两种数据类型有哪些区别”这个问题在初级程序员面试中经常

前言

“列表(list)与元组(tuple)两种数据类型有哪些区别”这个问题在初级程序员面试中经常碰到，超出面试官预期的答案往往能加不少印象分，也会给后续面试顺利进行提供一定帮助，这道题主要考察候选人对Python基本数据结构的掌握程度，属于简单类型的送分题，那么该如何来回答才不至于丢分？

相同点：都是序列类型

回答它们的区别之前，先来说说两者有什么相同之处。list 与 tuple 都是序列类型的容器对象，可以存放任何类型的数据、支持切片、迭代等操作

>>> foos = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> foos[0:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]
>>> bars = (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
>>> bars[1:10:2]
(1, 3, 5, 7, 9)

两者的操作如此相似，Python 为什么还要设计出 tuple 这种类型出来呢？这就要从它们的不同之处来寻找答案。

不同点一：不可变 VS 可变

两种类型除了字面上的区别(括号与方括号)之外，最重要的一点是tuple是不可变类型，大小固定，而 list 是可变类型、数据可以动态变化，这种差异使得两者提供的方法、应用场景、性能上都有很大的区别。

列表特有方法：

>>> foo = [2,3,1,9,4]
>>> foo.sort() # 排序
>>> foo.insert(5,10) # 插入
>>> foo.reverse() # 反转
>>> foo.extend([-1, -2]) # 扩展
>>> foo.remove(10) # 移除
>>> foo.pop() # 弹出最后一个元素
>>> foo.append(5) # 追加

所有的操作都基于原来列表进行更新，而 tuple 作为一种不可变的数据类型，同样大小的数据，初始化和迭代 tuple 都要快于 list

>python -m timeit "[1,2,3,4,5]"
10000000 loops, best of 3: 0.123 usec per loop
>python -m timeit "(1,2,3,4,5)"
100000000 loops, best of 3: 0.0166 usec per loop

同样大小的数据，tuple 占用的内存空间更少

>>> foo = tuple(range(1000))
>>> bar = list(range(1000))
>>> foo.__sizeof__()
8024
>>> bar.__sizeof__()
9088

原子性的 tuple 对象还可作为字典的键

>>> foo = (1,(2,3))
>>> d = {foo: 1}
>>> bar = (1, [2,3]) # 非原子性tuple，因为元组中包含有不可哈希的list
>>> d = {bar: 1}
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

不同点二：同构 VS 异构

tuple 用于存储异构(heterogeneous)数据，当做没有字段名的记录来用，比如用 tuple 来记录一个人的身高、体重、年龄。

person = ("zhangsan", 20, 180, 80)

比如记录坐标上的某个点

point = (x, y)

而列表一般用于存储同构数据(homogenous)，同构数据就是具有相同意义的数据，比如下面的都是字符串类型

["zhangsan", "Lisi", "wangwu"]

再比如 list 存放的多条用户记录

[("zhangsan", 20, 180, 80), ("wangwu", 20, 180, 80)]

因为 tuple 作为没有名字的记录来使用在某些场景有一定的局限性，所以又有了一个 namedtuple 类型的存在，namedtuple 可以指定字段名，用来当做一种轻量级的类来使用。

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