为什么元组是 Python 中更高效的数据结构？

元组：Python 的优化数据结构

在 Python 编程领域，选择正确的数据结构对于高效的代码执行至关重要。元组和列表是两种广泛使用的选项，了解它们的性能差异是关键。

效率比较：元组与列表

总体而言，元组在实例化和元素检索方面表现出卓越的性能，在几个方面优于列表：

常量折叠

由常量形成的元组可以由 Python 的优化器预先计算，从而简化代码执行。相反，列表必须从头开始构建。

重用与复制

创建元组的副本就像为其指定一个新名称一样简单，因为它们是不可变的。另一方面，列表在创建副本时需要复制所有数据。

紧凑存储

元组具有固定大小，与列表相比，可以更紧凑地存储它们，这会为未来可能的扩展过度分配内存。

直接元素引用

元组直接引用其元素，而列表使用额外的间接层到外部指针数组。这使得元组在索引查找和拆包操作方面具有优势。

性能基准

经验测试证实了元组的性能优势。例如，以下测试展示了元组在索引查找中的效率：

<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>

结论

就效率而言，元组是 Python 中相对于列表的首选。它们的不断折叠、重用、紧凑存储和直接元素引用提供了显着的性能优势。了解这些微妙但影响深远的差异可以优化您的 Python 代码并提高其执行速度。

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