列表和元组存储结构的差异是怎样的？它们性能的详细比较又如何？

Question

列表和元组存储结构的差异是怎样的？它们性能的详细比较又如何？

Answer 1

元组和列表最大的区别就是，列表中的元素可以进行任意修改，就好比是用铅笔在纸上写的字，写错了还可以擦除重写；而元组中的元素无法修改，除非将元组整体替换掉，就好比是用圆珠笔写的字，写了就擦不掉了，除非换一张纸。

>>> listdemo = []
>>> listdemo.__sizeof__()
40
>>> tupleDemo = ()
>>> tupleDemo.__sizeof__()
24

由于列表是动态的，它需要存储指针来指向对应的元素（占用 8 个字节）。另外，由于列表中元素可变，所以需要额外存储已经分配的长度大小（占用 8 个字节）。但是对于元组，情况就不同了，元组长度大小固定，且存储元素不可变，所以存储空间也是固定的。
Python 会在后台，对静态数据做一些资源缓存。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。这样的话，当下次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。

C:\Users\mengma>python -m timeit 'x=(1,2,3,4,5,6)'
20000000 loops, best of 5: 9.97 nsec per loop
C:\Users\mengma>python -m timeit 'x=[1,2,3,4,5,6]'
5000000 loops, best of 5: 50.1 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。因为对于元组来说，必须得通过新建一个元组来完成。

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