Python のタプルとリスト: パフォーマンスがより重要になるのはどのような場合ですか?

Python におけるタプルとリストのパフォーマンス比較

Python では、データ ストレージとしてタプルとリストのどちらを選択するかが頻繁に問題になります。この記事では、要素のインスタンス化と取得に焦点を当てて、これら 2 つのデータ構造間のパフォーマンスの違いを検証します。

タプルは一般にリストよりも優れたパフォーマンスを発揮します

ほとんどのシナリオで、タプルは優れたパフォーマンスを示します。リスト以上に。このパフォーマンス上の利点は、次のようないくつかの重要な要素によってもたらされます。

定数の折りたたみ: 定数のタプルは Python のオプティマイザーによって事前計算されますが、リストは最初から構築する必要があります。

再利用可能な性質: tuple(some_tuple) を実行すると、同じタプルが直接返され、不要なコピーが回避されます。対照的に、list(some_list) では、データをコピーして新しいリストを作成する必要があります。

コンパクト性: タプルはサイズが固定されているため、リストに比べてよりコンパクトなストレージが可能になります。

直接参照: タプルには要素への参照が直接組み込まれますが、リストにはポインタの外部配列への間接層が追加されています。これにより、インデックス付きのルックアップとアンパックの速度が向上します。

インスタンス化

インスタンス化に関しては、タプルとリストの両方で同様のパフォーマンスが得られます。

>>> import timeit
>>> timeit.timeit("tuple(range(1000))")  # Tuples
0.11859810000000012
>>> timeit.timeit("list(range(1000))")  # Lists
0.11701059999999988

取得

ただし、タプルの方が取得速度が速くなります。

>>> a = (10, 20, 30)
>>> timeit.timeit("a[1]")  # Tuples
0.02905340000000018
>>> b = [10, 20, 30]
>>> timeit.timeit("b[1]")  # Lists
0.02982960000000023

Kesimpulan

一方、タプルとリストはデータ ストレージとしての目的を果たしますが、タプルは一般にパフォーマンスが向上します。一定の折りたたみ機能、再利用性、コンパクトさ、要素の直接参照により、多くのアプリケーションでリストに比べて大きな利点が得られます。

以上がPython のタプルとリスト: パフォーマンスがより重要になるのはどのような場合ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。