<audio id="audio" title="03 | 列表和元组，到底用哪一个？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/c4/24/c4d394762be3dc5bf584e1d7bfb7fc24.mp3"></audio>

你好，我是景霄。

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）。

## 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。

<li>
**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）。
</li>
<li>
**而元组是静态的**，长度大小固定，无法增加删减或者改变（immutable）。
</li>

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 &quot;&lt;stdin&gt;&quot;, line 1, in &lt;module&gt;
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个元组

```

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。

<li>
count(item)表示统计列表/元组中item出现的次数。
</li>
<li>
index(item)表示返回列表/元组中item第一次出现的索引。
</li>
<li>
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)。
</li>
<li>
reversed()和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。
</li>

## 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。

<li>
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。
</li>
<li>
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。
</li>

## 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。
