


Tuples ou listes en Python : quand les performances sont-elles plus importantes ?
Comparaison des performances des tuples et des listes en Python
En Python, le choix entre les tuples et les listes pour le stockage des données se pose souvent. Cet article examine les différences de performances entre ces deux structures de données, en se concentrant sur l'instanciation et la récupération des éléments.
Les tuples surpassent généralement les listes
Dans la plupart des scénarios, les tuples présentent des performances supérieures sur les listes. Cet avantage en termes de performances provient de plusieurs facteurs clés :
Pliage de constantes : Les tuples de constantes sont précalculés par l'optimiseur de Python, tandis que les listes doivent être créées à partir de zéro.
Nature réutilisable : L'exécution de tuple(some_tuple) renvoie simplement le même tuple directement, évitant ainsi les copies inutiles. En revanche, list(some_list) nécessite qu'une nouvelle liste soit créée en copiant les données.
Compacité : Les tuples ont une taille fixe, permettant un stockage plus compact par rapport aux listes, qui sur- allouer pour optimiser les opérations d'ajout.
Référencement direct : Les tuples incorporent directement des références à leurs éléments, tandis que les listes ont une couche supplémentaire d'indirection vers un tableau externe de pointeurs. Cela offre un avantage en termes de vitesse pour les recherches indexées et le décompression.
Instanciation
En matière d'instanciation, les tuples et les listes ont des performances similaires :
>>> import timeit >>> timeit.timeit("tuple(range(1000))") # Tuples 0.11859810000000012 >>> timeit.timeit("list(range(1000))") # Lists 0.11701059999999988
Récupération
Cependant, les tuples présentent des vitesses de récupération plus rapides :
>>> a = (10, 20, 30) >>> timeit.timeit("a[1]") # Tuples 0.02905340000000018 >>> b = [10, 20, 30] >>> timeit.timeit("b[1]") # Lists 0.02982960000000023
Kesimpulan
Alors que les tuples et les listes remplissent leur fonction dans le stockage de données, les tuples offrent généralement de meilleures performances. Leurs capacités de pliage constantes, leur réutilisabilité, leur compacité et leur référencement direct aux éléments offrent des avantages significatifs par rapport aux listes pour de nombreuses applications.
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!

Les raisons pour lesquelles les scripts Python ne peuvent pas fonctionner sur les systèmes UNIX incluent: 1) des autorisations insuffisantes, en utilisant Chmod xyour_script.py pour accorder des autorisations d'exécution; 2) Ligne Shebang incorrecte ou manquante, vous devez utiliser #! / Usr / bin / enwpython; 3) Paramètres de variables d'environnement incorrectes, vous pouvez imprimer OS.environ Debogging; 4) En utilisant la mauvaise version Python, vous pouvez spécifier la version sur la ligne Shebang ou la ligne de commande; 5) Problèmes de dépendance, en utilisant un environnement virtuel pour isoler les dépendances; 6) Erreurs de syntaxe, utilisez python-mpy_compileyour_script.py pour détecter.

L'utilisation de tableaux Python est plus adapté au traitement de grandes quantités de données numériques que les listes. 1) Les tableaux économisent plus de mémoire, 2) les tableaux sont plus rapides pour fonctionner par des valeurs numériques, 3) la cohérence de type de force des tableaux, 4) Les tableaux sont compatibles avec les tableaux C, mais ne sont pas aussi flexibles et pratiques que les listes.

Listes sont une meilleure ancêtres et des datatatates de mix

NumpyManagesMemoryForLargeArraySEfficientlyUsingViews, Copies andMemory-MapyPiles.1) Vues Allowcing withoutcopy

ListSinpythondonoTequireImporttingAmodule, tandis que les listes de la part de la variation de la daymoduleeeedanimport.1)

PythonlistScanstoreanyDatatype, ArrayModulearRaySstoreOneType, et NumpyArraysArnumericalComptations.1) ListesaSaSatilebutlessmemory-Efficient.2) NumpyArraySareMory-EfficientForHomoGeneousData.3)

Lorsque vous vous assumez de la valeur de la valeur de la datyypie de la datyylethonarray.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.


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