Python 中的元组与列表：什么时候性能更重要？

Python 中元组和列表的性能比较

在 Python 中，经常会出现元组和列表进行数据存储的选择。本文研究了这两种数据结构之间的性能差异，重点关注元素的实例化和检索。

元组通常优于列表

在大多数情况下，元组表现出优越的性能超过列表。这种性能优势源于几个关键因素：

常量折叠：常量元组由 Python 的优化器预先计算，而列表必须从头开始构建。

可重用性质： 运行 tuple(some_tuple) 只是直接返回相同的元组，避免不必要的副本。相比之下，list(some_list)需要通过复制数据来创建一个新列表。

紧凑性：元组具有固定的大小，与列表相比，可以实现更紧凑的存储，这比列表更紧凑。分配以优化追加操作。

直接引用：元组直接包含对其元素的引用，而列表有一个额外的间接层到外部指针数组。这为索引查找和解包提供了速度优势。

实例化

在实例化方面，元组和列表具有相似的性能：

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

检索

然而，元组表现出更快的检索速度：

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

Kesimpulan

虽然元组和列表在数据存储中发挥其作用，元组通常提供更好的性能。对于许多应用程序来说，它们的持续折叠功能、可重用性、紧凑性和直接元素引用比列表具有显着的优势。

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