Tóm lược
Tuples có xu hướng hoạt động tốt hơn danh sách trong hầu hết mọi danh mục:
1) Tuples có thể liên tục gấp .
2) Tuples có thể được sử dụng lại thay vì sao chép.
3) Tuples nhỏ gọn và không phân bổ quá mức.
4) Tuples trực tiếp tham chiếu các yếu tố của họ.
Tuples có thể được gấp lại liên tục
Các bộ hằng số có thể được tính toán trước bằng trình tối ưu hóa lổ nhìn trộm của Python hoặc trình tối ưu hóa AST. Danh sách, mặt khác, được xây dựng từ đầu:
>>> 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
Các bộ dữ liệu không cần phải sao chép
Chạy tuple(some_tuple)trở lại ngay lập tức chính nó. Vì các bộ dữ liệu là bất biến, nên chúng không phải sao chép:
>>> a = (10, 20, 30)
>>> b = tuple(a)
>>> a is b
True
Ngược lại, list(some_list)yêu cầu tất cả dữ liệu được sao chép vào một danh sách mới:
>>> a = [10, 20, 30]
>>> b = list(a)
>>> a is b
False
Tuples không phân bổ quá mức
Vì kích thước của một tuple là cố định, nó có thể được lưu trữ gọn hơn so với các danh sách cần phân bổ quá mức để làm cho hoạt động chắp thêm () hiệu quả.
Điều này mang lại cho tuples một lợi thế không gian đẹp:
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(tuple(iter(range(10))))
128
>>> sys.getsizeof(list(iter(range(10))))
200
Dưới đây là nhận xét từ Đối tượng / listobject.c giải thích những gì danh sách đang làm:
/* 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.
*/
Tuples đề cập trực tiếp đến các yếu tố của họ
Tham chiếu đến các đối tượng được kết hợp trực tiếp trong một đối tượng tuple. Ngược lại, các danh sách có thêm một lớp gián tiếp với một mảng con trỏ bên ngoài.
Điều này mang lại cho tuples một lợi thế tốc độ nhỏ để tra cứu được lập chỉ mục và giải nén:
$ 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
Đây là cách (10, 20)lưu trữ bộ dữ liệu:
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;
Đây là cách danh sách [10, 20]được lưu trữ:
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;
Lưu ý rằng đối tượng tuple kết hợp trực tiếp hai con trỏ dữ liệu trong khi đối tượng danh sách có thêm một lớp cảm ứng cho một mảng bên ngoài giữ hai con trỏ dữ liệu.