Warum sind Tupel die effizientere Datenstruktur in Python?

Tupel: Eine optimierte Datenstruktur für Python

Im Bereich der Python-Programmierung ist die Wahl der richtigen Datenstruktur entscheidend für eine effiziente Codeausführung. Tupel und Listen sind zwei weit verbreitete Optionen, und es ist wichtig, ihre Leistungsunterschiede zu verstehen.

Effizienzvergleich: Tupel vs. Listen

Insgesamt weisen Tupel eine überlegene Leistung auf, wenn es um Instanziierung und Elementabruf geht , übertrifft Listen in mehreren Aspekten:

Konstante Faltung

Aus Konstanten gebildete Tupel können vom Python-Optimierer vorberechnet werden, was die Codeausführung vereinfacht. Im Gegensatz dazu müssen Listen von Grund auf neu erstellt werden.

Wiederverwendung vs. Kopieren

Das Erstellen einer Kopie eines Tupels ist genauso einfach wie das Zuweisen eines neuen Namens, da sie unveränderlich sind. Listen hingegen erfordern, dass alle ihre Daten kopiert werden, wenn eine Kopie erstellt wird.

Kompakte Speicherung

Tupel haben eine feste Größe, wodurch sie im Vergleich zu Listen kompakter gespeichert werden können , wodurch der Speicher für mögliche zukünftige Erweiterungen überbelegt wird.

Direkte Elementreferenzierung

Tupel verweisen direkt auf ihre Elemente, während Listen eine zusätzliche Indirektionsebene zu einem externen Zeiger-Array verwenden. Dies verschafft Tupeln einen Vorteil bei indizierten Suchvorgängen und Entpackvorgängen.

Leistungsbenchmarks

Empirische Tests bestätigen die Leistungsvorteile von Tupeln. Die folgenden Tests zeigen beispielsweise die Effizienz von Tupeln bei indizierten Suchvorgängen:

<code class="python">$ python3.6 -m timeit -s 'a = (10, 20, 30)' 'a[1]'
10000000 loops, best of 3: 0.0304 usec per loop
$ python3.6 -m timeit -s 'a = [10, 20, 30]' 'a[1]'
10000000 loops, best of 3: 0.0309 usec per loop</code>

Fazit

Wenn es um Effizienz geht, sind Tupel in Python die bevorzugte Wahl gegenüber Listen. Ihre ständige Faltung, Wiederverwendung, kompakte Lagerung und direkte Elementreferenzierung bieten erhebliche Leistungsvorteile. Wenn Sie diese subtilen, aber wirkungsvollen Unterschiede verstehen, können Sie Ihren Python-Code optimieren und seine Ausführungsgeschwindigkeit erhöhen.

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