Підсумок
Кортежі, як правило, краще, ніж списки майже в кожній категорії:
1) кортежі можуть бути постійними складними .
2) кортежі можна повторно використовувати замість скопійованих.
3) кортежі компактні і не перенапружуються.
4) кортежі безпосередньо посилаються на свої елементи.
Кортежі можуть бути постійними складеними
Кільця констант можуть бути заздалегідь обчислені оптимізатором піхонів Python або AST-оптимізатором. Списки, з іншого боку, збираються з нуля:
>>> from dis import dis
>>> dis(compile("(10, 'abc')", '', 'eval'))
1 0 LOAD_CONST 2 ((10, 'abc'))
3 RETURN_VALUE
>>> dis(compile("[10, 'abc']", '', 'eval'))
1 0 LOAD_CONST 0 (10)
3 LOAD_CONST 1 ('abc')
6 BUILD_LIST 2
9 RETURN_VALUE
Кортежі не потрібно копіювати
Біг tuple(some_tuple)повертається негайно сам. Оскільки кортежі незмінні, їх не потрібно копіювати:
>>> a = (10, 20, 30)
>>> b = tuple(a)
>>> a is b
True
Навпаки, list(some_list)потрібно скопіювати всі дані в новий список:
>>> a = [10, 20, 30]
>>> b = list(a)
>>> a is b
False
Кортежі не перерозподіляють
Оскільки розмір кортежу фіксований, його можна зберігати більш компактно, ніж списки, яким потрібно перерозподілити, щоб зробити операції додавання () ефективними.
Це дає кортежам хорошу космічну перевагу:
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(tuple(iter(range(10))))
128
>>> sys.getsizeof(list(iter(range(10))))
200
Ось коментар від Objects / listobject.c, який пояснює, що роблять списки:
/* This over-allocates proportional to the list size, making room
* for additional growth. The over-allocation is mild, but is
* enough to give linear-time amortized behavior over a long
* sequence of appends() in the presence of a poorly-performing
* system realloc().
* The growth pattern is: 0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ...
* Note: new_allocated won't overflow because the largest possible value
* is PY_SSIZE_T_MAX * (9 / 8) + 6 which always fits in a size_t.
*/
Кортежі відносяться безпосередньо до своїх елементів
Посилання на об'єкти включені безпосередньо в об'єкт кортежу. Навпаки, списки мають додатковий шар непрямості до зовнішнього масиву покажчиків.
Це надає кортежам невелику перевагу швидкості для індексованого пошуку та розпакування:
$ 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
$ python3.6 -m timeit -s 'a = (10, 20, 30)' 'x, y, z = a'
10000000 loops, best of 3: 0.0249 usec per loop
$ python3.6 -m timeit -s 'a = [10, 20, 30]' 'x, y, z = a'
10000000 loops, best of 3: 0.0251 usec per loop
Ось як (10, 20)зберігається кортеж :
typedef struct {
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
Py_ssize_t ob_size;
PyObject *ob_item[2]; /* store a pointer to 10 and a pointer to 20 */
} PyTupleObject;
Ось як [10, 20]зберігається список :
PyObject arr[2]; /* store a pointer to 10 and a pointer to 20 */
typedef struct {
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
Py_ssize_t ob_size;
PyObject **ob_item = arr; /* store a pointer to the two-pointer array */
Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;
Зауважте, що об'єкт кортежу містить два вказівника даних безпосередньо, тоді як об'єкт списку має додатковий шар непрямості до зовнішнього масиву, що містить два покажчики даних.