前言
“列表(list)與元組(tuple)兩種數據類型有哪些區別”這個問題在初級程序員面試中經常碰到，超出面試官預期的答案往往能加不少印象分，也會給后續面試順利進行提供一定幫助，這道題主要考察候選人對Python基本數據結構的掌握程度，屬于簡單類型的送分題，那么該如何來回答才不至于丟分？
相同點：都是序列類型
回答它們的區別之前，先來說說兩者有什么相同之處。list 與 tuple 都是序列類型的容器對象，可以存放任何類型的數據、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)
兩者的操作如此相似，Python 為什么還要設計出 tuple 這種類型出來呢？這就要從它們的不同之處來尋找答案。
不同點一：不可變 VS 可變
兩種類型除了字面上的區別(括號與方括號)之外，最重要的一點是tuple是不可變類型，大小固定，而 list 是可變類型、數據可以動態變化，這種差異使得兩者提供的方法、應用場景、性能上都有很大的區別。
列表特有方法：
>>> foo = [2,3,1,9,4] >>> foo.sort() # 排序 >>> foo.insert(5,10) # 插入 >>> foo.reverse() # 反轉 >>> foo.extend([-1, -2]) # 擴展 >>> foo.remove(10) # 移除 >>> foo.pop() # 彈出最后一個元素 >>> foo.append(5) # 追加
所有的操作都基于原來列表進行更新，而 tuple 作為一種不可變的數據類型，同樣大小的數據，初始化和迭代 tuple 都要快于 list
>python -m timeit "[1,2,3,4,5]" 10000000 loops, best of 3: 0.123 usec per loop >python -m timeit "(1,2,3,4,5)" 100000000 loops, best of 3: 0.0166 usec per loop
同樣大小的數據，tuple 占用的內存空間更少
>>> foo = tuple(range(1000)) >>> bar = list(range(1000)) >>> foo.__sizeof__() 8024 >>> bar.__sizeof__() 9088
原子性的 tuple 對象還可作為字典的鍵
>>> foo = (1,(2,3))
>>> d = {foo: 1}
>>> bar = (1, [2,3]) # 非原子性tuple，因為元組中包含有不可哈希的list
>>> d = {bar: 1}
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
不同點二：同構 VS 異構
tuple 用于存儲異構(heterogeneous)數據，當做沒有字段名的記錄來用，比如用 tuple 來記錄一個人的身高、體重、年齡。
person = ("zhangsan", 20, 180, 80)
比如記錄坐標上的某個點
point = (x, y)
而列表一般用于存儲同構數據(homogenous)，同構數據就是具有相同意義的數據，比如下面的都是字符串類型
["zhangsan", "Lisi", "wangwu"]
再比如 list 存放的多條用戶記錄
[("zhangsan", 20, 180, 80), ("wangwu", 20, 180, 80)]
因為 tuple 作為沒有名字的記錄來使用在某些場景有一定的局限性，所以又有了一個 namedtuple 類型的存在，namedtuple 可以指定字段名，用來當做一種輕量級的類來使用。
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
