元组比Python中的列表更有效吗？

Question

在实例化和检索元素时,元组和列表之间是否存在性能差异？

Answer 1

通常,您可能希望元组稍快一些.但是你绝对应该测试你的特定情况(如果差异可能会影响你的程序的性能 - 记住"过早优化是所有邪恶的根源").

Python使这很容易:timeit是你的朋友.

$ python -m timeit "x=(1,2,3,4,5,6,7,8)"
10000000 loops, best of 3: 0.0388 usec per loop

$ python -m timeit "x=[1,2,3,4,5,6,7,8]"
1000000 loops, best of 3: 0.363 usec per loop

和...

$ python -m timeit -s "x=(1,2,3,4,5,6,7,8)" "y=x[3]"
10000000 loops, best of 3: 0.0938 usec per loop

$ python -m timeit -s "x=[1,2,3,4,5,6,7,8]" "y=x[3]"
10000000 loops, best of 3: 0.0649 usec per loop

所以在这种情况下,元组的实例化速度几乎要快一个数量级,但是对于列表,项目访问实际上要快一些!因此,如果您创建了几个元组并多次访问它们,那么使用列表实际上可能会更快.

当然,如果你想改变一个项目,列表肯定会更快,因为你需要创建一个全新的元组来改变它的一个项目(因为元组是不可变的).

Answer 2

摘要

元组往往比几乎每个类别中的列表表现更好:

1)元组可以不断折叠.

2)可以重用元组而不是复制元组.

3)元组是紧凑的,不会过度分配.

4)元组直接引用它们的元素.

元组可以不断折叠

常量元组可以通过Python的窥孔优化器或AST优化器进行预先计算.另一方面,列表从头开始构建:

    >>> 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 

元组不需要复制

运行tuple(some_tuple)立即返回.由于元组是不可变的,因此不必复制它们:

>>> a = (10, 20, 30)
>>> b = tuple(a)
>>> a is b
True

相反,list(some_list)要求将所有数据复制到新列表:

>>> a = [10, 20, 30]
>>> b = list(a)
>>> a is b
False

元组不会过度分配

由于元组的大小是固定的,因此它可以比需要过度分配以使append()操作有效的列表更紧凑地存储.

这为元组提供了一个很好的空间优势:

>>> import sys
>>> sys.getsizeof(tuple(iter(range(10))))
128
>>> sys.getsizeof(list(iter(range(10))))
200

以下是Objects/listobject.c中的注释,它解释了列表正在执行的操作:

/* 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.
 */

元组直接引用它们的元素

对象的引用直接包含在元组对象中.相比之下,列表有一个额外的间接层指向外部指针数组.

这为元组提供了索引查找和解包的小速度优势:

$ 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

以下是元组(10, 20)的存储方式:

    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;

以下是列表[10, 20]的存储方式:

    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;

请注意,元组对象直接包含两个数据指针,而列表对象有一个额外的间接层,用于保存两个数据指针的外部数组.

Answer 3

该dis模块反汇编函数的字节代码,有助于查看元组和列表之间的区别.

在这种情况下,您可以看到访问元素会生成相同的代码,但分配元组比分配列表要快得多.

>>> def a():
...     x=[1,2,3,4,5]
...     y=x[2]
...
>>> def b():
...     x=(1,2,3,4,5)
...     y=x[2]
...
>>> import dis
>>> dis.dis(a)
  2           0 LOAD_CONST               1 (1)
              3 LOAD_CONST               2 (2)
              6 LOAD_CONST               3 (3)
              9 LOAD_CONST               4 (4)
             12 LOAD_CONST               5 (5)
             15 BUILD_LIST               5
             18 STORE_FAST               0 (x)

  3          21 LOAD_FAST                0 (x)
             24 LOAD_CONST               2 (2)
             27 BINARY_SUBSCR
             28 STORE_FAST               1 (y)
             31 LOAD_CONST               0 (None)
             34 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(b)
  2           0 LOAD_CONST               6 ((1, 2, 3, 4, 5))
              3 STORE_FAST               0 (x)

  3           6 LOAD_FAST                0 (x)
              9 LOAD_CONST               2 (2)
             12 BINARY_SUBSCR
             13 STORE_FAST               1 (y)
             16 LOAD_CONST               0 (None)
             19 RETURN_VALUE

Answer 4

元组是不可变的,更有内存效率; 列表,为了效率,分配内存,以允许附加没有常量reallocs.因此,如果您想在代码中迭代一系列常量值(例如for direction in 'up', 'right', 'down', 'left':),则首选元组,因为这些元组是在编译时预先计算的.

访问速度应该相同(它们都作为连续数组存储在内存中).

但是,当您处理可变数据时,alist.append(item)它更atuple+= (item,)受欢迎.请记住,元组旨在被视为没有字段名称的记录.

Answer 5

这是另一个小基准，只是为了它..

In [11]: %timeit list(range(100))
749 ns ± 2.41 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [12]: %timeit tuple(range(100))
781 ns ± 3.34 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [1]: %timeit list(range(1_000))
13.5 µs ± 466 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

In [2]: %timeit tuple(range(1_000))
12.4 µs ± 182 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

In [7]: %timeit list(range(10_000))
182 µs ± 810 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In [8]: %timeit tuple(range(10_000))
188 µs ± 2.38 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In [3]: %timeit list(range(1_00_000))
2.76 ms ± 30.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [4]: %timeit tuple(range(1_00_000))
2.74 ms ± 31.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [10]: %timeit list(range(10_00_000))
28.1 ms ± 266 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [9]: %timeit tuple(range(10_00_000))
28.5 ms ± 447 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

让我们平均这些：

In [3]: l = np.array([749 * 10 ** -9, 13.5 * 10 ** -6, 182 * 10 ** -6, 2.76 * 10 ** -3, 28.1 * 10 ** -3])

In [2]: t = np.array([781 * 10 ** -9, 12.4 * 10 ** -6, 188 * 10 ** -6, 2.74 * 10 ** -3, 28.5 * 10 ** -3])

In [11]: np.average(l)
Out[11]: 0.0062112498000000006

In [12]: np.average(t)
Out[12]: 0.0062882362

In [17]: np.average(t) / np.average(l)  * 100
Out[17]: 101.23946713590554

你可以称之为几乎没有定论。

但是可以肯定的是，与列表相比，元组花费101.239%了时间或1.239%额外的时间来完成这项工作。

Answer 6

array如果列表或元组中的所有项目都是相同的C类型,您还应该考虑标准库中的模块.它将占用更少的内存,并且可以更快.

Answer 7

元组性能更好，但如果元组的所有元素都是不可变的。如果元组的任何元素是可变的列表或函数，则编译时间将更长。这里我编译了 3 个不同的对象：

在第一个示例中，我编译了一个元组。它作为常量加载到元组中，加载并返回值。只需要一步即可完成编译。这称为常量折叠。当我编译具有相同元素的列表时，它必须首先加载每个单独的常量，然后构建列表并返回它。在第三个示例中，我使用了一个包含列表的元组。我为每次手术计时。

--内存分配

当创建可变容器对象（例如列表、集合、字典等）时，在其生命周期内，这些容器的分配容量（它们可以包含的项目数）大于容器中的元素数。这样做是为了提高向集合添加元素的效率，称为过度分配。因此，每次我们追加一个元素时，列表的大小都不会增加——只是偶尔会增加。调整列表的大小非常昂贵，因此每次添加项目时不要调整大小会有所帮助，但您不想过度分配太多，因为这会产生内存成本。

另一方面，不可变容器，由于它们的项目计数在创建后就是固定的，因此不需要这种过度分配- 因此它们的存储效率更高。随着元组变大，它们的大小也会增加。

-复制

制作不可变序列的浅表副本是没有意义的，因为无论如何你都无法改变它。因此，复制元组只会返回其本身以及内存地址。这就是为什么复制元组更快

检索元素

我 timeD 从元组和列表中检索元素：

从元组中检索元素比从列表中检索元素要快得多。因为在 CPython 中，元组可以直接访问（指针）其元素，而列表需要首先访问另一个包含指向列表元素的指针的数组。