Python核心列表和元组

Posted 2021-08-03 sysu_lluozh

对于每一门编程语言，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
Python 中最常见的两种数据结构：列表(list)和元组(tuple)

一、列表和元组基础

首先，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

1.1 列表和元组的创建

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)

1.2 列表和元组的区别

其次，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)

• 元组是静态的

长度大小固定，无法增加、删减或者改变(immutable)

1.3 列表和元组的变更

下面的例子中，分别创建了一个列表与元组。可以看到：

• 对于列表可以很轻松地让其最后一个元素，由4变为40
• 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

但是，如果想对已有元组做任何改变，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，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，然后把原来的两个元组的值依次填充进去
对于列表来说，由于其是动态的，只需简单地在列表末尾，加入对应元素即可。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]

通过上面的例子说明了列表和元组的基本概念。接下来看一些列表和元组的基本操作和注意事项

1.4 列表和元组的基本操作

1.4.1 负数索引

首先，和其他语言不通，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

1.4.2 切片操作

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) 

1.4.3 随意嵌套

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

1.4.4 列表和元组相互转换

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)

1.4.5 常用的内置函数

最后，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]

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，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

二、列表和元组存储方式的差异

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

看下面的例子：

l = [1, 2, 3]
l.__sizeof__()
64
tup = (1, 2, 3)
tup.__sizeof__()
48

可以看到，列表和元组放置了相同的元素，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
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
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，还能忽略这样的差异吗？

三、列表和元组的性能

通过学习列表和元组存储方式的差异，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
可以看到，元组的初始化速度要比列表快不止5倍

python3 -m timeit 'x=(1,2,3,4,5,6)'
20000000 loops, best of 5: 13.5 nsec per loop

python3 -m timeit 'x=[1,2,3,4,5,6]'
5000000 loops, best of 5: 71.9 nsec per loop

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，必须得通过新建一个元组来完成

四、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，具体情况具体分析

4.1 如果存储的数据和数量不变

比如有一个函数，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)

4.1 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

# 里面的每个元素记录了这个viewer一周内看过的所有ownerid
viewer_owner_id_list = []

# 索引数据库，拿到某个viewer一周内的日志
records = queryDB(viewer_id) 

for record in records: 
	viewer_owner_id_list.append(record.id)

五、总结

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

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

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

六、思考题

• 问题

想创建一个空的列表，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？应该优先考虑使用哪种呢？可以说说你的理由

• 答案

区别主要在于list()是一个function call，Python的function call会创建stack，并且进行一系列参数检查的操作，比较expensive，反观[]是一个内置的C函数，可以直接被调用，因此效率高