Python列表与元组的异同详解
前言
“列表(list)与元组(tuple)两种数据类型有哪些区别”这个问题在初级程序员面试中经常碰到，超出面试官预期的答案往往能加不少印象分，也会给后续面试顺利进行提供一定帮助，这道题主要考察候选人对Python基本数据结构的掌握程度，属于简单类型的送分题，那么该如何来回答才不至于丢分？
相同点：都是序列类型
回答它们的区别之前，先来说说两者有什么相同之处。list与tuple都是序列类型的容器对象，可以存放任何类型的数据、支持切片、迭代等操作
>>>foos=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] >>>foos[0:10:2] [0,2,4,6,8] >>>bars=(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9) >>>bars[1:10:2] (1,3,5,7,9)
两者的操作如此相似，Python为什么还要设计出tuple这种类型出来呢？这就要从它们的不同之处来寻找答案。
不同点一：不可变VS可变
两种类型除了字面上的区别(括号与方括号)之外，最重要的一点是tuple是不可变类型，大小固定，而list是可变类型、数据可以动态变化，这种差异使得两者提供的方法、应用场景、性能上都有很大的区别。
列表特有方法：
>>>foo=[2,3,1,9,4] >>>foo.sort()#排序 >>>foo.insert(5,10)#插入 >>>foo.reverse()#反转 >>>foo.extend([-1,-2])#扩展 >>>foo.remove(10)#移除 >>>foo.pop()#弹出最后一个元素 >>>foo.append(5)#追加
所有的操作都基于原来列表进行更新，而tuple作为一种不可变的数据类型，同样大小的数据，初始化和迭代tuple都要快于list
>python-mtimeit"[1,2,3,4,5]" 10000000loops,bestof3:0.123usecperloop >python-mtimeit"(1,2,3,4,5)" 100000000loops,bestof3:0.0166usecperloop
同样大小的数据，tuple占用的内存空间更少
>>>foo=tuple(range(1000)) >>>bar=list(range(1000)) >>>foo.__sizeof__() 8024 >>>bar.__sizeof__() 9088
原子性的tuple对象还可作为字典的键
>>>foo=(1,(2,3))
>>>d={foo:1}
>>>bar=(1,[2,3])#非原子性tuple，因为元组中包含有不可哈希的list
>>>d={bar:1}
Traceback(mostrecentcalllast):
File"",line1,in
TypeError:unhashabletype:'list'
不同点二：同构VS异构
tuple用于存储异构(heterogeneous)数据，当做没有字段名的记录来用，比如用tuple来记录一个人的身高、体重、年龄。
person=("zhangsan",20,180,80)
比如记录坐标上的某个点
point=(x,y)
而列表一般用于存储同构数据(homogenous)，同构数据就是具有相同意义的数据，比如下面的都是字符串类型
["zhangsan","Lisi","wangwu"]
再比如list存放的多条用户记录
[("zhangsan",20,180,80),("wangwu",20,180,80)]
因为tuple作为没有名字的记录来使用在某些场景有一定的局限性，所以又有了一个namedtuple类型的存在，namedtuple可以指定字段名，用来当做一种轻量级的类来使用。
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