Python ではタプルがより効率的なデータ構造であるのはなぜですか?

タプル: Python 用に最適化されたデータ構造

Python プログラミングの領域では、コードを効率的に実行するには適切なデータ構造を選択することが重要です。タプルとリストは広く使用されている 2 つのオプションであり、パフォーマンスの違いを理解することが重要です。

効率の比較: タプルとリスト

全体として、インスタンス化と要素の取得に関しては、タプルが優れたパフォーマンスを示します。

定数の折り畳み

定数から形成されたタプルは Python のオプティマイザーによって事前計算できるため、コードの実行が簡素化されます。対照的に、リストは最初から作成する必要があります。

再利用とコピー

タプルのコピーの作成は、不変であるため、新しい名前を割り当てるのと同じくらい簡単です。一方、リストでは、コピーの作成時にすべてのデータをコピーする必要があります。

コンパクト ストレージ

タプルのサイズは固定されているため、リストと比較してよりコンパクトに保存できます。

要素の直接参照

タプルは要素を直接参照しますが、リストは外部ポインター配列への追加の間接層を使用します。これにより、タプルはインデックス付き検索やアンパック操作で有利になります。

パフォーマンス ベンチマーク

経験的テストにより、タプルのパフォーマンス上の利点が確認されています。たとえば、次のテストは、インデックス付き検索におけるタプルの効率を示しています。

<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>

結論

効率に関して言えば、Python ではリストよりもタプルが優先される選択肢として際立っています。定期的な折りたたみ、再利用、コンパクトなストレージ、および要素の直接参照により、パフォーマンスに大きな利点がもたらされます。これらの微妙だが影響力のある違いを理解することで、Python コードを最適化し、実行速度を向上させることができます。

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