Maison > Article > développement back-end > Pourquoi les tuples sont-ils la structure de données la plus efficace en Python ?
Dans le domaine de la programmation Python, le choix de la bonne structure de données est crucial pour une exécution efficace du code. Les tuples et les listes sont deux options largement utilisées, et il est essentiel de comprendre leurs différences de performances.
Dans l'ensemble, les tuples présentent des performances supérieures en matière d'instanciation et de récupération d'éléments. , surpassant les listes à plusieurs égards :
Les tuples formés à partir de constantes peuvent être précalculés par l'optimiseur de Python, simplifiant ainsi l'exécution du code. En revanche, les listes doivent être créées à partir de zéro.
Créer une copie d'un tuple est aussi simple que de lui attribuer un nouveau nom, car elles sont immuables. Les listes, en revanche, nécessitent que toutes leurs données soient copiées lors d'une copie.
Les tuples ont une taille fixe, ce qui leur permet d'être stockés de manière plus compacte que les listes. , qui suralloient de la mémoire pour d'éventuelles extensions futures.
Les tuples référencent directement leurs éléments, tandis que les listes utilisent une couche supplémentaire d'indirection vers un tableau de pointeurs externe. Cela confère aux tuples un avantage dans les recherches indexées et les opérations de décompression.
Les tests empiriques confirment les avantages en termes de performances des tuples. Par exemple, les tests suivants montrent l'efficacité des tuples dans les recherches indexées :
<code class="python">$ python3.6 -m timeit -s 'a = (10, 20, 30)' 'a[1]' 10000000 loops, best of 3: 0.0304 usec per loop $ python3.6 -m timeit -s 'a = [10, 20, 30]' 'a[1]' 10000000 loops, best of 3: 0.0309 usec per loop</code>
En matière d'efficacité, les tuples se démarquent comme le choix préféré par rapport aux listes en Python. Leur pliage constant, leur réutilisation, leur stockage compact et leur référencement direct des éléments offrent des avantages significatifs en termes de performances. Comprendre ces différences subtiles mais importantes peut optimiser votre code Python et améliorer sa vitesse d'exécution.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!