從一開始學習python的時候，很多人就聽到的是元組和列表差不多，區別就是元組不可以改變，列表可以改變。

從數據結構來說，這兩者都應當屬於數組，元組屬於靜態的數組，而列表屬於動態數組。稍後再內存的分配上也會體現這一點。對於這兩種類型，除了能接受相同類型的值之外，也接受混合類型的值。

元組

說元組不能改變的，其實只是看到了操作結果顯示出來的表面現象。可以來看一下下列的操作（輸出結果截去了相同的高幾位）。

a = (1,2,3)
b = (1,2,3)
c = a+b
id(a)
>>>71845752
id(b)
>>>99964864
id(c)
>>>97883880
 

這樣的結果意味著，對於元組，即便元組組成的值是相同的，每次綁定一個變量都是重新開辟空間生成一個新的。在執行a+b的元組組合操作時，也是在重新創建一個新的元組，而不是在前一個的基礎上拼接的。也就是說所有的內容都會被復制一份，所以這裏的復雜度不是O(1)，而是O(n)。

此外，元組還有一個額外要註意的細節。在《Python高性能編程》一書中作者提到了1-20長度的小元組在被回收之後不會返還給操作系統處理，而是在程序內保留。這一細節可能是根據python2.7來說的，對於python3.x版本未驗證。元組一般會緩存在Python的運行時環境中，使用的時候不用去訪問內核來分配內存。

列表

列表主要的操作時增刪，切片，查找，排序。前兩者依賴於列表的組織結構。由於列表是可變的，所以列表除了本身的數據之外，每個數據單元還會額外消耗一個單位的單元用於保存結構信息，以便列表進行重新調整大小。所以假如同樣保存10W數據，列表實際占用的數據單元是遠大於10W這個數。

對於列表的增加，主要是一個append()方法，涉及一個動態申請空間的算法。每次使用.append()操作的時候就會申請空間，申請總是按照一定的算法申請遠不止一個空間，便於接下來的擴展。這點在初學數據結構的時候可能都會知道，一次申請最好申請一個差不多的，這要比一個一個申請更有效，不過具體數量是多少，這可能是一個奧卡姆剃刀的問題。預測式的空間申請算法，會帶來一定的額外空間開銷。

列表的.index()方法提供了一種搜索調用，但它的實現是線性搜索，效率並不高。

列表的排序方法使用的是Tim排序，相對來說是一種比較好的實現。

列表在加載的時候，相對於元組的速度也是慢了許多。

最後

對於兩者其實都可以通過自己編寫安排引入算法來進行搜索或排序。如果自己編寫有點困難，也可以借助內建的bisect模塊。

深入理解python之二——python列表和元組