Ну, як Trufa вже показав, в основному є два способи заміни елемента кортежа на заданий індекс. Або перетворіть кортеж у список, замініть елемент і перетворіть назад, або побудуйте новий кортеж шляхом конкатенації.
In [1]: def replace_at_index1(tup, ix, val):
...: lst = list(tup)
...: lst[ix] = val
...: return tuple(lst)
...:
In [2]: def replace_at_index2(tup, ix, val):
...: return tup[:ix] + (val,) + tup[ix+1:]
...:
Отже, який метод кращий, тобто швидший?
Виявляється, що для коротких кортежів (на Python 3.3) конкатенація насправді швидша!
In [3]: d = tuple(range(10))
In [4]: %timeit replace_at_index1(d, 5, 99)
1000000 loops, best of 3: 872 ns per loop
In [5]: %timeit replace_at_index2(d, 5, 99)
1000000 loops, best of 3: 642 ns per loop
Але якщо ми подивимось на довші кортежі, перетворення списків - це шлях:
In [6]: k = tuple(range(1000))
In [7]: %timeit replace_at_index1(k, 500, 99)
100000 loops, best of 3: 9.08 µs per loop
In [8]: %timeit replace_at_index2(k, 500, 99)
100000 loops, best of 3: 10.1 µs per loop
Для дуже довгих кортежів перетворення списків істотно краще!
In [9]: m = tuple(range(1000000))
In [10]: %timeit replace_at_index1(m, 500000, 99)
10 loops, best of 3: 26.6 ms per loop
In [11]: %timeit replace_at_index2(m, 500000, 99)
10 loops, best of 3: 35.9 ms per loop
Також ефективність методу конкатенації залежить від індексу, на який ми замінюємо елемент. Для методу списку індекс не має значення.
In [12]: %timeit replace_at_index1(m, 900000, 99)
10 loops, best of 3: 26.6 ms per loop
In [13]: %timeit replace_at_index2(m, 900000, 99)
10 loops, best of 3: 49.2 ms per loop
Отже: Якщо ваш кортеж короткий, наріжте і з'єднайте. Якщо це довго, зробіть перетворення списку!