03|列表和元组,到底用哪一个?

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你好,我是悦创。

前面的课程,我们讲解了 Python 语言的学习方法,并且带你了解了 Python 必知的常用工具——Jupyter。那么从这节课开始,我们将正式学习 Python 的具体知识。

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。今天我们就一起来学习,Python 中最常见的两种数据结构:列表(list)和元组(tuple)。

1. 列表和元组基础

首先,我们需要弄清楚最基本的概念,什么是列表和元组呢?

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。

【共同】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Python中对列表和元组并没有集合的数据类型必须一致的要求。
【区别】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)。

内部的排列是有序的,比如遍历一遍并打印,其顺序应该和插入元素的顺序一样

s = {99, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 100}
for i in s:
    print(i)

输出:

0
1
2
3
99
4
5
6
7
8
9
100

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:

l = [1, 2, 'hello', 'world'] # 列表中同时含有 int  和 string 类型的元素
l
[1, 2, 'hello', 'world']

tup = ('jason', 22) # 元组中同时含有 int 和 string 类型的元素
tup
('jason', 22)

其次,我们必须掌握它们的区别。

  • 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)。

下面的例子中,我们分别创建了一个列表与元组。你可以看到,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。

l = [1, 2, 3, 4]
l[3] = 40 # 和很多语言类似,python 中索引同样从 0 开始,l[3] 表示访问列表的第四个元素
l
[1, 2, 3, 40]

tup = (1, 2, 3, 4)
tup[3] = 40
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

可是,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。

比如下面的例子,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。如下操作后,会修改原来列表中的元素,而不会创建新的列表。

元组是重新分配内存地址,列表不需要重新分配内存地址,是在原有的内容空间上申请额外内存。

tup = (1, 2, 3, 4)
new_tup = tup + (5, ) # 创建新的元组 new_tup,并依次填充原元组的值
new _tup
(1, 2, 3, 4, 5)

l = [1, 2, 3, 4]
l.append(5) # 添加元素 5 到原列表的末尾
l
[1, 2, 3, 4, 5]

通过上面的例子,相信你肯定掌握了列表和元组的基本概念。接下来我们来看一些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。

l = [1, 2, 3, 4]
l[-1]
4

tup = (1, 2, 3, 4)
tup[-1]
4

除了基本的初始化,索引外,列表和元组都支持切片操作:

l = [1, 2, 3, 4]
l[1:3] # 返回列表中索引从 1 到 2 的子列表
[2, 3]

tup = (1, 2, 3, 4)
tup[1:3] # 返回元组中索引从 1 到 2 的子元组
(2, 3) 

另外,列表和元组都可以随意嵌套:

l = [[1, 2, 3], [4, 5]] # 列表的每一个元素也是一个列表

tup = ((1, 2, 3), (4, 5, 6)) # 元组的每一个元素也是一个元组

不过,这时候你可以思考一下,如下代码中,可以给 tup 中的 list 添加元素吗?思考完继续看我的演示代码。

list1 = [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
type(list1)
list

tup = ([1, 2, 3], [4, 5, 6])
type(tup)
tuple
tup[0].append(1314520)
tup
([1, 2, 3, 1314520], [4, 5, 6])

当然,两者也可以通过 list()tuple() 函数相互转换:

list((1, 2, 3))
[1, 2, 3]

tuple([1, 2, 3])
(1, 2, 3)

最后,我们来看一些列表和元组常用的内置函数:

l = [3, 2, 3, 7, 8, 1]
l.count(3) 
2
l.index(7)
3
l.reverse()
l
[1, 8, 7, 3, 2, 3]
l.sort()
l
[1, 2, 3, 3, 7, 8]

tup = (3, 2, 3, 7, 8, 1)
tup.count(3)
2
tup.index(7)
3
list(reversed(tup))
[1, 8, 7, 3, 2, 3]
sorted(tup)
[1, 2, 3, 3, 7, 8]

这里我简单解释一下这几个函数的含义。

  • 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()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()sorted() 同样表示对列表 / 元组进行倒转和排序,reversed() 返回一个倒转后的迭代器(上文例子使用 list() 函数再将其转换为列表);sorted() 返回排好序的新列表。

2. 列表和元组存储方式的差异

前面说了,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。我们可以来看下面的例子:

l = [1, 2, 3]  # 直接创建列表,会比后期使用 append 节省空间
l.__sizeof__()
64
tup = (1, 2, 3)
tup.__sizeof__()
48

你可以看到,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?

1 int = 8 字节
1 字节 = 8 位

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(上述例子中,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。

对于静态大数据的存储,元组更加合适

l = []
l.__sizeof__() // 空列表的存储空间为 40 字节
40
l.append(1)
l.__sizeof__() 
72 // 加入了元素 1 之后,列表为其分配了可以存储 4 个元素的空间 (72 - 40)/8 = 4,可以存储 4 个 int
l.append(2) 
l.__sizeof__()
72 // 由于之前分配了空间,所以加入元素2,列表空间不变
l.append(3)
l.__sizeof__() 
72 // 同上
l.append(4)
l.__sizeof__() 
72 // 同上
l.append(5)
l.__sizeof__() 
104 // 加入元素5之后,列表的空间不足,所以又额外分配了可以存储 4 个元素的空间,也就是 72 + 4 * 8 = 104

上面的例子,大概描述了列表空间分配的过程。

我们可以看到,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。

看了前面的分析,你也许会觉得,这样的差异可以忽略不计。但是想象一下,如果列表和元组存储元素的个数是一亿,十亿甚至更大数量级时,你还能忽略这样的差异吗?

3. 列表和元组的性能

通过学习列表和元组存储方式的差异,我们可以得出结论: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。

另外,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。

但是对于一些静态变量,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。

下面的例子,是计算初始化一个相同元素的列表和元组分别所需的时间。我们可以看到,元组的初始化速度,要比列表快 5 倍。

python3 -m timeit 'x=(1,2,3,4,5,6)'
20000000 loops, best of 5: 9.97 nsec per loop
python3 -m timeit 'x=[1,2,3,4,5,6]'
5000000 loops, best of 5: 50.1 nsec per loop

但如果是索引操作的话,两者的速度差别非常小,几乎可以忽略不计。

python3 -m timeit -s 'x=[1,2,3,4,5,6]' 'y=x[3]'
10000000 loops, best of 5: 22.2 nsec per loop
python3 -m timeit -s 'x=(1,2,3,4,5,6)' 'y=x[3]'
10000000 loops, best of 5: 21.9 nsec per loop

当然,如果你想要增加、删减或者改变元素,那么列表显然更优。原因你现在肯定知道了,那就是对于元组,你必须得通过新建一个元组来完成。

4. 列表和元组的使用场景

那么列表和元组到底用哪一个呢?根据上面所说的特性,我们具体情况具体分析。

**1. **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。

def get_location():
    ..... 
    return (longitude, latitude)

**2. **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。

viewer_owner_id_list = [] # 里面的每个元素记录了这个viewer一周内看过的所有owner的id
records = queryDB(viewer_id) # 索引数据库,拿到某个viewer一周内的日志
for record in records:
    viewer_owner_id_list.append(record.id)

5. 总结

关于列表和元组,我们今天聊了很多,最后一起总结一下你必须掌握的内容。

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。

6. 思考题

**1. **想创建一个空的列表,我们可以用下面的 A、B 两种方式,请问它们在效率上有什么区别吗?我们应该优先考虑使用哪种呢?可以说说你的理由。

# 创建空列表
# option A
empty_list = list()

# option B
empty_list = []

**2. **你在平时的学习工作中,是在什么场景下使用列表或者元组呢?欢迎留言和我分享。

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