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Python 核心技术概述（二）
列表和元组，到底用哪一个？
列表和元组基础
- 对于每一门编程语言来说，数据结构都是其根基。了解掌握 Python 的基本数据结构，对于学好这门语言至关重要。
- 列表（list）和元组（tuple）是 Python 中最常见的两种数据结构：实际上，列表和元组，都是一个可以放置任意数据类型的有序集合。
- 在绝大多数编程语言中，集合的数据类型必须一致。
- 不过，对于 Python 的列表和元组来说，并无此要求。
- 列表是动态的，长度大小不固定，可以随意地增加、删减或者改变元素（mutable）。
- 而元组是静态的，长度大小固定，无法增加删减或者改变（immutable）。
- 对于列表，我们可以很轻松地让其最后一个元素，由 4 变为 40；
- 但是，如果你对元组采取相同的操作，Python 就会报错，原因就是元组是不可变的。
- 如果你想对已有的元组做任何"改变"，该怎么办呢？那就只能重新开辟一块内存，创建新的元组了。
- 我们想增加一个元素 5 给元组，实际上就是创建了一个新的元组，然后把原来两个元组的值依次填充进去。
- 而对于列表来说，由于其是动态的，我们只需简单地在列表末尾，加入对应元素就可以了。
- 列表和元组的基本操作和注意事项：
- 首先，和其他语言不同，Python 中的列表和元组都支持负数索引，-1 表示最后一个元素，-2 表示倒数第二个元素，以此类推。
- 除了基本的初始化，索引外，列表和元组都支持切片操作：
- 另外，列表和元组都可以随意嵌套：
- 当然，两者也可以通过 list() 和 tuple() 函数相互转换。
- 最后，我们来看一些列表和元组常用的内置函数：
- count(item) 表示统计列表 / 元组中 item 出现的次数。
- index(item) 表示返回列表 / 元组中 item 第一次出现的索引。
- list.reverse() 和 list.sort() 分别表示原地倒转列表和排序（注意，元组没有内置的这两个函数)。
- reversed() 和 sorted() 同样表示对列表 / 元组进行倒转和排序，但是会返回一个倒转后或者排好序的新的列表 / 元组。
列表和元组存储方式的差异
- 列表和元组最重要的区别就是，列表是动态的、可变的，而元组是静态的、不可变的。这样的差异，势必会影响两者存储方式。
- 对列表和元组，我们放置了相同的元素，但是元组的存储空间，却比列表要少 16 字节。这是为什么呢？
- 事实上，由于列表是动态的，所以它需要存储指针，来指向对应的元素（对于 int 型，8 字节）。
- 另外，由于列表可变，所以需要额外存储已经分配的长度大小（8 字节），这样才可以实时追踪列表空间的使用情况，当空间不足时，及时分配额外空间。
- 为了减小每次增加 / 删减操作时空间分配的开销，Python 每次分配空间时都会额外多分配一些，这样的机制（over-allocating）保证了其操作的高效性：增加 / 删除的时间复杂度均为 O(1)。
- 但是对于元组，情况就不同了。元组长度大小固定，元素不可变，所以存储空间固定。
列表和元组的性能
- 元组要比列表更加轻量级一些，所以总体上来说，元组的性能速度要略优于列表。
- Python 会在后台，对静态数据做一些资源缓存（resource caching）。
- 通常来说，因为垃圾回收机制的存在，如果一些变量不被使用了，Python 就会回收它们所占用的内存，返还给操作系统，以便其他变量或其他应用使用。
- 对于一些静态变量，比如元组，如果它不被使用并且占用空间不大时，Python 会暂时缓存这部分内存。
- 这样，下次我们再创建同样大小的元组时，Python 就可以不用再向操作系统发出请求，去寻找内存，而是可以直接分配之前缓存的内存空间，这样就能大大加快程序的运行速度。
列表和元组的使用场景
- 那么列表和元组到底用哪一个呢？
- 如果存储的数据和数量不变，比如你有一个函数，需要返回的是一个地点的经纬度，然后直接传给前端渲染，那么肯定选用元组更合适。
- 如果存储的数据或数量是可变的，比如社交平台上的一个日志功能，是统计一个用户在一周之内看了哪些用户的帖子，那么则用列表更合适。
本篇小结
- 总的来说，列表和元组都是有序的，可以存储任意数据类型的集合，区别主要在于下面这两点。
- 列表是动态的，长度可变，可以随意的增加、删减或改变元素。列表的存储空间略大于元组，性能略逊于元组。
- 元组是静态的，长度大小固定，不可以对元素进行增加、删减或者改变操作。元组相对于列表更加轻量级，性能稍优。
