列表(list)和元組(tuple)的一些基礎

list和tuple都是一個可以放置任意數(shù)據(jù)類型的有序集合，都是既可以存放數(shù)字、字符串、對象等

list和tuple都支持負索引

In [8]: nums[-2]
Out[8]: 'ad'
In [9]: tp[-2]
Out[9]: '33'

list和tuple都支持切片操作

In [10]: nums[1:3]
Out[10]: [3, 'ad']
In [11]: tp[1:3]
Out[11]: (3, '33')

list和tuple都可以隨意嵌套

In [12]: nums = [[1,2,3],['s','ff'],['34',3,5]]
In [13]: tp = ((23,4,'f'),45,'d',('dd',4,'ff'))

list和tuple的一些區(qū)別

• 列表是動態(tài)的，長度大小不固定，可以隨意的增加、刪除、修改元素
• 元組是靜態(tài)的，長度在初始化的時候就已經確定不能更改，更無法增加、刪除、修改元素

從圖中看出我們對list做出修改是成功的，但是對tuple修改的時候，確拋出了錯誤，那如果想對tuple做出改變該如何做呢？只能重新開辟一塊內存，重新生成新到的tuple了。

從tuple的源碼中也可以看出，只有兩個自帶的方法，一個是統(tǒng)計元素出現(xiàn)的次數(shù)一個是查詢元素的索引。

list和tuple存儲方式的差異

我們先來看個例子

In [19]: nums=['a',1,2]
In [20]: tp=('a',1,2)
In [21]: nums.__sizeof__()
Out[21]: 64
In [22]: tp.__sizeof__()
Out[22]: 48

這里構造了一個list和一個tuple。他們存儲的內容是相同的，__sizeof__方法可以打印系統(tǒng)分配空間的大小?？梢钥吹剿麄兯加玫膬却婵臻g是不同的，存儲的內容相同，但是list比tuple多占用了16自己的內存。

先來看一下一個數(shù)組的內存分配過程：

In [23]: l=[]

In [24]: l.__sizeof__() // 空列表分配了40字節(jié)的內存
Out[24]: 40

In [25]: l.append('a') // 增加了一個一個元素后，給列表分配了72字節(jié)的內存，一個字符8個字節(jié)
												// 那就是一次性分配了4個字符的內存空間

In [26]: l.__sizeof__()
Out[26]: 72

In [27]: l.append('b') // 再增加字符，占用內存不變

In [28]: l.__sizeof__()
Out[28]: 72

In [29]: l.append('c') // 再增加字符，占用內存不變

In [30]: l.__sizeof__()
Out[30]: 72

In [31]: l.append('d') // 再增加字符，占用內存不變

In [32]: l.__sizeof__()
Out[32]: 72

In [33]: l.append('e') // 再添加元素，內存不夠，觸發(fā)重新的內存分配

In [34]: l.__sizeof__()
Out[34]: 104

可以看出list為了能夠實時追蹤內存的使用情況，當空間不足時以及分配額外空間，額外的多分配了內存，而且還需要存儲指針，指向對應的元素。

我們可以看到，為了減小每次增加 / 刪減操作時空間分配的開銷，Python 每次分配空間時都會額外多分配一些，這樣的機制（over-allocating）保證了其操作的高效性：增加 / 刪除的時間復雜度均為 O(1)。但是對于元組，情況就不同了。元組長度大小固定，元素不可變，所以存儲空間固定。

所以說在存儲大量的數(shù)據(jù)的時候，這種差異是需要考慮的，如果數(shù)據(jù)發(fā)生變更的可能性不大，就用元組存儲，如果數(shù)據(jù)是需要頻繁的進行數(shù)據(jù)的修改增加，就使用列表

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