列表和元组都是有序的&＃xff0c;可以存储任意数据类型的集合&＃xff0c;区别主要在于下面这两
点。
列表是动态的&＃xff0c;长度可变&＃xff0c;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&＃xff0c;性能略逊于元组。
元组是静态的&＃xff0c;长度大小固定&＃xff0c;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&＃xff0c;性能稍优。 &＃xff0c;列表和元组最重要的区别就是&＃xff0c;列表是动态的、可变的&＃xff0c;而元组是静态的、不可
变的。这样的差异&＃xff0c;势必会影响两者存储方式。我们可以来看下面的例子&＃xff1a;
l &＃61; [1, 2, 3]
l.__sizeof__()
64
tup &＃61; (1, 2, 3)
tup.__sizeof__()
48 由于列表是动态的&＃xff0c;所以它需要存储指针&＃xff0c;来指向对应的元素&＃xff08;上述例子中&＃xff0c;对于
int 型&＃xff0c;8 字节&＃xff09;。另外&＃xff0c;由于列表可变&＃xff0c;所以需要额外存储已经分配的长度大小&＃xff08;8 字
节&＃xff09;&＃xff0c;这样才可以实时追踪列表空间的使用情况&＃xff0c;当空间不足时&＃xff0c;及时分配额外空间。
上面的例子&＃xff0c;大概描述了列表空间分配的过程。我们可以看到&＃xff0c;为了减小每次增加 / 删减
操作时空间分配的开销&＃xff0c;Python 每次分配空间时都会额外多分配一些&＃xff0c;这样的机制
&＃xff08;over-allocating&＃xff09;保证了其操作的高效性&＃xff1a;增加 / 删除的时间复杂度均为 O(1)。 通过学习列表和元组存储方式的差异&＃xff0c;我们可以得出结论&＃xff1a;元组要比列表更加轻量级一些&＃xff0c;
所以总体上来说&＃xff0c;元组的性能速度要略优于列表。
另外&＃xff0c;Python 会在后台&＃xff0c;对静态数据做一些资源缓存&＃xff08;resource caching&＃xff09;。通常来说&＃xff0c;
因为垃圾回收机制的存在&＃xff0c;如果一些变量不被使用了&＃xff0c;Python 就会回收它们所占用的内 存&＃xff0c;返还给操作系统&＃xff0c;以便其他变量或其他应用使用。
但是对于一些静态变量&＃xff0c;比如元组&＃xff0c;如果它不被使用并且占用空间不大时&＃xff0c;Python 会暂时
缓存这部分内存。这样&＃xff0c;下次我们再创建同样大小的元组时&＃xff0c;Python 就可以不用再向操作
系统发出请求&＃xff0c;去寻找内存&＃xff0c;而是可以直接分配之前缓存的内存空间&＃xff0c;这样就能大大加快程
序的运行速度
那么列表和元组到底用哪一个呢&＃xff1f;根据上面所说的特性&＃xff0c;我们具体情况具体分析。
1. 如果存储的数据和数量不变&＃xff0c;比如你有一个函数&＃xff0c;需要返回的是一个地点的经纬度&＃xff0c;然
后直接传给前端渲染&＃xff0c;那么肯定选用元组更合适。 2. 如果存储的数据或数量是可变的&＃xff0c;比如社交平台上的一个日志功能&＃xff0c;是统计一个用户在
一周之内看了哪些用户的帖子&＃xff0c;那么则用列表更合适。 viewer_owner_id_list &＃61; [] # 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 &＃61; queryDB(viewer_id) # 索引数据库&＃xff0c;拿到某个 viewer 一周内的日志
for record in records:
viewer_owner_id_list.append(record.id)
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