Python의 튜플과 리스트: 성능이 더 중요한 경우는 언제입니까?

Python의 튜플과 리스트의 성능 비교

Python에서는 데이터 저장을 위해 튜플과 리스트 사이의 선택이 자주 발생합니다. 이 기사에서는 요소 인스턴스화 및 검색에 초점을 맞춰 이 두 데이터 구조 간의 성능 차이를 조사합니다.

튜플은 일반적으로 목록보다 성능이 뛰어납니다

대부분의 시나리오에서 튜플은 우수한 성능을 나타냅니다. 목록 위에. 이러한 성능 이점은 다음과 같은 몇 가지 주요 요소에서 비롯됩니다.

상수 접기: 상수의 튜플은 Python의 최적화 프로그램에 의해 미리 계산되는 반면 목록은 처음부터 작성해야 합니다.

재사용 가능한 특성: tuple(some_tuple)을 실행하면 불필요한 복사본을 피하면서 동일한 튜플을 직접 반환할 뿐입니다. 반면 list(some_list)는 데이터를 복사하여 새 목록을 만들어야 합니다.

컴팩트성: 튜플은 크기가 고정되어 있어 목록에 비해 더 컴팩트하게 저장할 수 있습니다. 추가 작업을 최적화하기 위해 할당합니다.

직접 참조: 튜플은 해당 요소에 대한 참조를 직접 통합하는 반면 목록에는 외부 포인터 배열에 대한 추가 간접 계층이 있습니다. 이는 인덱스 조회 및 압축 풀기에 속도 이점을 제공합니다.

인스턴스화

인스턴스화의 경우 튜플과 목록 모두 비슷한 성능을 갖습니다.

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

검색

그러나 튜플은 검색 속도가 더 빠릅니다.

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

Kesimpulan

튜플과 튜플 모두 목록은 데이터 저장 목적에 부합하며, 튜플은 일반적으로 더 나은 성능을 제공합니다. 지속적인 접기 기능, 재사용성, 컴팩트성 및 직접적인 요소 참조는 많은 애플리케이션에서 목록에 비해 상당한 이점을 제공합니다.

위 내용은 Python의 튜플과 리스트: 성능이 더 중요한 경우는 언제입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!