pyhton的内置类型(2)----列表和元组

本文主要是介绍pyhton的内置类型(2)----列表和元组，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

- - 1. 列表和元组的区别
  - - - 1. 相同点
      - 2. 不同点
  - 2.列表常用的内置函数
  - 3.元组常用的内置函数
  - 4. 列表和元组的不同的存储方式
  - - - 1. 对列表和元组，我们放置了相同的元素，但是元组的存储空间，却比列表要少16字节。这是为什么呢？
      - 2. 列表空间分配的过程
  - 5. 列表和元组的性能
  - 6. 列表和元组的初始化方式

1. 列表和元组的区别

1. 相同点

列表和元组，都是一个可以放置任意数据类型的有序集合
在绝大多数编程语言中，集合的数据类型必须一致。不过，对于Python的列表和元组来说，并无此要求.

list_test = [6, 2, 'hello', 'world']  # 列表中同时含有int和string类型的元素
[6, 2, 'hello', 'world']
tuple_test = ('jason', 22) # 元组中同时含有int和string类型的元素
tup('jason', 22)

Python中的列表和元组都支持负数索引 -1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个元素，以此类推。
列表和元组都支持切片操作
列表和元组都可以随意嵌套
两者也可以通过list()和tuple()函数相互转换

2. 不同点

列表是动态的，长度大小不固定，可以随意地增加、删减或者改变元素（mutable）。列表的存储空间略大于元组，性能略逊于元组
而元组是静态的，长度大小固定，无法增加删减或者改变（immutable）。元组相对于列表更加轻量级，性能稍优.

2.列表常用的内置函数

方法	意义
L.index(v [, begin[, end]])	返回对应元素的索引下标, begin为开始索引，end为结束索引,当 value 不存在时触发ValueError错误
L.insert(index, obj)	将某个元素插放到列表中指定的位置
L.count(x)	返回列表中元素的个数
L.remove(x)	从列表中删除第一次出现在列表中的值
L.copy()	复制此列表（只复制一层，不会复制深层对象)
L.append(x)	向列表中追加单个元素
L.extend(lst)	向列表追加另一个列表
L.clear()	清空列表,等同于 L[:] = []
L.sort(reverse=False)	将列表中的元素进行排序，默认顺序按值的小到大的顺序排列
L.reverse()	列表的反转，用来改变原列表的先后顺序
L.pop([index])	删除索引对应的元素，如果不加索引，默认删除最后元素，同时返回删除元素的引用关系

3.元组常用的内置函数

方法	说明
T.index(v [, begin[, end]])	返回对应元素的索引下标, begin为开始索引，end为结束索引,当 value 不存在时触发ValueError错误
T.count(x)	返回元组中对应元素的个数

list.reverse()和list.sort()分别表示原地倒转列表和排序（注意，元组没有内置的这两个函数)。
reversed()和sorted()同样表示对列表/元组进行倒转和排序，但是会返回一个倒转后或者排好序的新的列表/元组。

4. 列表和元组的不同的存储方式

l = [1, 2, 3]
l.__sizeof__() # 64
tup = (1, 2, 3)
tup.__sizeof__()  # 48

1. 对列表和元组，我们放置了相同的元素，但是元组的存储空间，却比列表要少16字节。这是为什么呢？

由于列表是动态的，所以它需要存储指针，来指向对应的元素（上述例子中，对于int型，8字节）。
由于列表可变，所以需要额外存储已经分配的长度大小（8字节），这样才可以实时追踪列表空间的使用情况，当空间不足时，及时分配额外空间。

2. 列表空间分配的过程

l = []
l.__sizeof__() // 空列表的存储空间为40字节40
l.append(1)
l.__sizeof__()72 // 加入了元素1之后，列表为其分配了可以存储4个元素的空间 (72 - 40)/8 = 4
l.append(2)
l.__sizeof__()72 // 由于之前分配了空间，所以加入元素2，列表空间不变
l.append(3)
l.__sizeof__()72 // 同上
l.append(4)
l.__sizeof__()72 // 同上
l.append(5)
l.__sizeof__()104 // 加入元素5之后，列表的空间不足，所以又额外分配了可以存储4个元素的空间

上面的例子，大概描述了列表空间分配的过程。
我们可以看到，为了减小每次增加/删减操作时空间分配的开销，Python每次分配空间时都会额外多分配一些，这样的机制（over-allocating）保证了其操作的高效性：增加/删除的时间复杂度均为O(1)
对于元组，情况就不同了。元组长度大小固定，元素不可变，所以存储空间固定

5. 列表和元组的性能

初始化一个相同元素的列表和元组分别所需的时间。元组的初始化速度，要比列表快5倍左右。
索引操作，两者的速度差别非常小，几乎可以忽略不计
增加、删减或者改变元素，那么列表显然更优

6. 列表和元组的初始化方式

python3 -m timeit 'empty_list = list()'
10000000 loops, best of 3: 0.094 usec per loop
python3 -m timeit 'empty_list = []'
10000000 loops, best of 3: 0.0246 usec per loop
python3 -m timeit 'empty_list = ()'
100000000 loops, best of 3: 0.0152 usec per loop
python3 -m timeit 'empty_list = tuple()'
10000000 loops, best of 3: 0.0798 usec per loop