• 03-列表和元组,到底用哪一个?


    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

    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。

    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元组
    

    当然,两者也可以通过list()和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()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

    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]
    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?

    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。

    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
    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
    

    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?

    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。

    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)
    

    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。

    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 = []
    
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