в чем разница между списками list и кортежами tuple
Списки против кортежей в Python
Вступление
Списки и кортежи-это две наиболее часто используемые структуры данных в Python, а словарь-третья. Списки и кортежи имеют много общего. Некоторые из них были зачислены ниже:
Итак, вопрос, на который мы пытаемся ответить здесь, заключается в том, чем они отличаются? И если между ними нет разницы, то почему мы должны иметь их? Разве у нас не может быть ни списков , ни кортежей?
В этой статье мы покажем, как списки и кортежи отличаются друг от друга.
Разница в синтаксисе
Изменчивое против Неизменный
Списки изменчивы, в то время как кортежи неизменны, и это отмечает КЛЮЧЕВОЕ различие между ними. Но что мы имеем в виду?
Ответ таков: мы можем изменить/изменить значения списка, но мы не можем изменить/изменить значения кортежа.
Поскольку списки изменчивы, мы не можем использовать список в качестве ключа в словаре. Это происходит потому, что только неизменяемый объект может быть использован в качестве ключа в словаре. Таким образом, мы можем использовать кортежи в качестве ключей словаря, если это необходимо.
Давайте рассмотрим пример, демонстрирующий разницу между списками и кортежами с точки зрения неизменности.
Давайте создадим список различных имен:
Давайте посмотрим, что произойдет, если мы попытаемся изменить первый элемент списка с “Николая” на “Самуила”:
Обратите внимание, что первый элемент имеет индекс 0.
Теперь давайте покажем содержимое списка:
Вывод показывает, что первый элемент списка был успешно изменен!
Что, если мы попытаемся сделать то же самое с кортежем? Давайте посмотрим:
Во – первых, создайте кортеж:
Попробуем теперь изменить первый элемент кортежа с “Николая” на “Самуила”.”:
Мы получили ошибку, что объект кортежа не поддерживает назначение элемента. Причина в том, что объект кортежа не может быть изменен после его создания.
Повторное использование против Скопированный
Напротив, list(list_name) требует копирования всех данных в новый список. Например:
Далее давайте обсудим, как список и кортеж отличаются по размеру.
Разница в размерах
Python выделяет память кортежам в терминах больших блоков с низкими накладными расходами, потому что они неизменяемы. С другой стороны, для списков Pythons выделяет небольшие блоки памяти. В конце концов, кортеж будет иметь меньшую память по сравнению со списком. Это делает кортежи немного быстрее, чем списки, когда у вас есть большое количество элементов.
Приведенный выше вывод показывает, что список имеет больший размер, чем кортеж. Показанный размер выражен в байтах.
Однородный против Гетерогенный
Кортежи используются для хранения разнородных элементов, которые являются элементами, принадлежащими к различным типам данных. Списки, с другой стороны, используются для хранения однородных элементов, которые являются элементами, принадлежащими к одному типу.
Однако обратите внимание, что это всего лишь семантическое различие. Вы можете хранить элементы одного типа в кортеже и элементы разных типов в списке. Например:
Приведенный выше код будет работать без ошибок, несмотря на то, что список содержит смесь строк и чисел.
Переменная длина против Фиксированная Длина
Кортежи имеют фиксированную длину, а списки-переменную. Это означает, что мы можем изменить размер созданного списка, но мы не можем изменить размер существующего кортежа. Например:
Вывод снова показывает, что в список добавлен четвертый элемент.
Кортеж Python не предоставляет нам способа изменить его размер.
Вывод
Мы можем сделать вывод, что, хотя и списки, и кортежи являются структурами данных в Python, между ними существуют значительные различия, основное различие заключается в том, что списки изменчивы, а кортежи неизменны. Список имеет переменный размер, а кортеж-фиксированный. Операции с кортежами могут выполняться быстрее, чем операции со списками.
Чем отличается кортеж от списка в Python
Кортежи и списки – это два из четырех доступных в Python встроенных типов данных. Оба типа полезны и на первый взгляд могут показаться похожими. Но у них есть существенные различия. Каждый из этих типов данных имеет собственные use cases. О том, чем отличается кортеж от списка в Python, мы бы и хотели сегодня поговорить.
В этой статье мы рассмотрим, как работают кортежи и списки, обсудим их индивидуальные характеристики и уникальные варианты использования. И, разумеется, разберем их сходства и различия.
Советуем вам тестировать все примеры кода, приведенные в статье, на собственной машине. Это поможет лучше разобраться в предмете и надежнее все запомнить.
Итак, давайте начнем!
Что из себя представляют кортежи и списки?
Кортежи и списки – это встроенные структуры данных. Это контейнеры, в которых можно хранить упорядоченную коллекцию из одного или нескольких элементов.
Это особенно полезно для отладки.
Теперь давайте посмотрим, что у кортежей и списков общего.
Сходства между кортежами и списками в Python
Как мы упоминали ранее, кортежи и списки действительно похожи. У них есть общие функции, о которых мы сейчас поговорим.
Кортежи и списки могут хранить несколько элементов в одной переменной
Кортежи и списки могут быть пустыми или содержать один или даже несколько элементов в одной переменной.
При создании кортежа из одного элемента не забудьте добавить запятую в конце.
Также, если вы используете метод tuple() при создании кортежа, не забывайте, что для этого нужны двойные круглые скобки.
Если вы не добавите запятую в конце, Python не распознает это как кортеж.
А вот при создании списка из одного элемента не нужно беспокоиться о добавлении запятой.
Хранящиеся в списках и кортежах элементы обычно похожи по своей природе и каким-то образом связаны друг с другом.
Вы можете создать кортеж или список, содержащий только последовательность строк, только последовательность целых чисел или только последовательность логических значений. При этом каждый элемент последовательности должен быть разделен запятой.
Однако вы также можете создать кортеж или список, содержащий смесь разных типов данных.
Списки и кортежи могут содержать повторяющиеся элементы, а значения могут дублироваться, появляясь несколько раз.
Если вы забудете запятые, вы получите следующее сообщение об ошибке:
Марк Лутц «Изучаем Python»
Скачивайте книгу у нас в телеграм
В Python и кортежи, и списки поддерживают распаковку
По сути, при создании кортежа или списка значения «упаковываются» в одну переменную, как мы упоминали ранее.
front_end = («html», «css», «javascript»)
Эти значения можно «распаковать» и присвоить отдельным переменным.
Убедитесь, что создаваемых вами переменных столько же, сколько значений внутри кортежа/списка, иначе Python выдаст вам ошибку:
Элементы и списков,и кортежей доступны по индексу
Как упоминалось ранее, кортежи и списки представляют собой упорядоченные наборы элементов.
Порядок элементов устанавливается при создании списка или кортежа. Он неизменен и сохраняется на протяжении всего срока жизни программы. (Порядок и количество элементов в списке можно изменить, и это мы обсудим чуть ниже. Но сам собой порядок не изменится).
Каждое значение в кортеже и списке имеет уникальный идентификатор, также известный как индекс.
Таким образом, к любому элементу в кортеже или списке можно получить доступ, сославшись на его индекс.
Напомним, что индексация в Python (как и в большинстве языков программирования) начинается с 0. То есть первый элемент имеет индекс 0, второй элемент имеет индекс 1 и так далее.
Чтобы обратиться к конкретному элементу, вы пишете имя кортежа или списка, а затем индекс нужного элемента в квадратных скобках.
Теперь, когда мы увидели, насколько кортежи и списки похожи, давайте посмотрим, чем они отличаются.
Чем кортеж отличается от списка?
Кортежи, в отличие от списков, неизменяемы
В Python кортежи неизменяемы. Это означает, что после создания кортежа элементы внутри него не могут измениться.
Если вы попытаетесь изменить значение одного из элементов, вы получите сообщение об ошибке:
Поскольку кортежи неизменяемы, нельзя добавлять, заменять, переназначать или удалять содержащиеся в них элементы.
Это также означает, что кортежи имеют фиксированную длину. Она не меняется на протяжении всего жизненного цикла программы.
Когда использовать кортежи
Кортежи удобно использовать, если вы хотите, чтобы данные в вашей коллекции были доступны только для чтения и всегда оставались неизменными и постоянными.
Благодаря гарантии неизменности кортежи могут использоваться в словарях и множествах, для которых требуется, чтобы содержащиеся в них элементы имели неизменяемый тип.
Когда использовать списки
С другой стороны, списки можно легко редактировать и модифицировать, потому что они изменяемы.
Вы можете добавлять элементы в список, удалять элементы из списка, перемещать элементы и заменять их.
Это означает, что длина и размер списков увеличивается и уменьшается на протяжении жизненного цикла программы.
Списки полезны, когда вы хотите, чтобы ваши данные были гибкими или чтобы при необходимости их можно было изменить.
В Python есть множество встроенных методов для выполнения разнообразных операций со списками. Использовать эти методы с кортежами не выйдет.
Давайте рассмотрим несколько простых способов изменения списков.
Как изменять списки в Python
Поскольку списки изменяемы, вам необходимо знать несколько основных способов обновления данных в них.
Как обновить элемент в списке в Python
Чтобы обновить конкретный элемент в списке, нужно указать его индекс в квадратных скобках. Затем ему можно присвоить новое значение.
Как добавить элементы в список в Python
Он вставляет элемент в список на конкретное место. Остальные элементы в списке, идущие после, сдвигаются на одну позицию вправо.
Он добавляет итерируемый объект в конец списка. Например, вы можете добавить новый список в конец уже существующего.
Как удалить элементы из списка в Python
В Python есть два встроенных метода для удаления элементов из списка.
Без передачи аргумента он удалит последний элемент в списке.
Также можно передать в pop() в качестве аргумента индекс конкретного элемента, который необходимо удалить.
В обоих случаях удаленное значение возвращается, что полезно. При желании вы можете сохранить его в отдельной переменной для дальнейшего использования.
Заключение
Итак, мы разобрали, чем отличается кортеж от списка в Python. Кроме того, мы обсудили, как работают кортежи и списки и как они обычно используются.
Повторим, что общего у списков и кортежей:
А чем отличается кортеж от списка? Основное отличие — (не)изменяемость:
Спасибо за чтение и успехов в написании кода!
Списки, кортежи и словари в Python
Python содержит важные типы данных, которыми вы с высокой вероятностью будете использовать каждый день. Они называются списки, кортежи и словари. Цель данной статьи познакомить вас с ними поближе. Они не очень сложные, так что надеюсь, вы научитесь, как использовать их по назначению. После освоения этих трех типов данных, в сочетании со строками из предыдущей статьи, вы ощутимо продвинетесь в изучении Python. Вам понадобится каждый из этих четырех кирпичиков для создания 99% приложений.
Списки
Списки Python схожи с массивами в других языках. В Python, пустой список может быть создан следующим образом:
Как вы видите, вы можете создать список при помощи квадратных скобок, или при помощи встроенного инструмента Python – list. Список состоит из таких элементов, как строки, цифры, объекты и смеси типов. Давайте взглянем на несколько примеров:
Первый список содержит 3 числа, второй 3 строки, третий содержит смесь. Вы также можете создавать списки списков, вот так:
В какой-то момент вам может понадобиться скомбинировать два списка вместе. Первый способ сделать это – при помощи метода extend:
Немного проще будет просто добавить два списка вместе.
Да, это именно настолько просто. Вы также можете сортировать список. Давайте уделим немного времени и взглянем на то, как это делается:
Получилось. Видите? Давайте взглянем на еще один пример, чтобы закрепить результат:
В этом примере мы попытались назначить сортированный список переменной. Однако, когда вы вызываете метод sort() в списке, он сортирует список на месте. Так что если вы попробуете назначить результат другой переменной, тогда возникнет объект None, который аналогичен объекту Null в других языках. Таким образом, когда вам нужно отсортировать что-нибудь, просто помните, что вы сортируете на месте, и вы не можете назначить объект другой переменной.
Вы можете разрезать список также, как вы делаете это со строкой:
Данный код выдает список из трех первых элементов.
Кортежи
Кортеж похож на список, но вы создаете его с круглыми скобками, вместо квадратных. Вы также можете использовать встроенный инструмент для создания кортежей. Разница в том, что кортеж неизменный, в то время как список может меняться. Давайте взглянем на несколько примеров:
Данный код демонстрирует способ создания кортежа с пятью элементами. Также он говорит нам о том, что мы можете делать нарезку кортежей. Однако, вы не можете сортировать кортеж! Последние два примера показывают, как создавать кортеж при помощи ключевого слова tuple (которое и переводится как «кортеж»). Первый код просто создает пустой кортеж, в то время как во втором примере кортеж содержит три элемента. Обратите внимание на то, что в нем есть список. Это пример конвертации. Мы можем менять или конвертировать объект из одного типа данных в другой. В нашем случае, мы конвертируем список в кортеж. Если вы хотите превратить кортеж abc обратно в список, вы можете сделать это следующим образом:
Для повторения, данный код конвертирует кортеж в список при помощи функции list.
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Telegram Чат & Канал
Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!
Паблик VK
Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!
Словари
Словарь Python, по большей части, представляет собой хэш-таблицу. В некоторых языках, словари могут упоминаться как ассоциативная память, или ассоциативные массивы. Они индексируются при помощи ключей, которые могут быть любого неизменяемого типа. Например, строка или число могут быть ключом. Вам обязательно стоит запомнить тот факт, что словарь – это неупорядоченный набор пар ключ:значение, и ключи обязательно должны быть уникальными.
Покупка ботов Вконтакте на сервисе doctorsmm обойдется Вам от 179 рублей за 1000 добавленных страниц. Кроме того, Вы самостоятельно можете выбрать не только требуемое количество ресурса, но и скорость его поступления, чтобы максимально приблизить процесс к естественному приросту. Также на сайте действуют внушительные оптовые скидки. Торопитесь сделать заказ, время предложений может быть ограничено!
Вы можете получить список ключей путем вызова метода keys() в том или ином словаря. Чтобы проверить, присутствует ли ключ в словаре, вы можете использовать ключ in в Python. В некоторых старых версиях Python (с 2.3 и более ранних, если быть точным), вы увидите ключевое слово has_key, которое используется для проверки наличия ключа в словаре. Данный ключ является устаревшим в Python 2.X, и был удален, начиная с версии 3.Х. Давайте попробуем создать наш первый словарь:
Оптимизации, используемые в Python: список и кортеж
В Python, есть два похожих типа — список (list) и кортеж (tuple). Самая известная разница между ними состоит в том, что кортежи неизменяемы.
Вы не можете изменить объекты в tuple:
Но вы можете модифицировать изменяемые объекты внутри кортежа:
Внутри CPython (стандартного интерпретатора), список и кортеж реализованы как лист из указателей (ссылок) на Python объекты, т.е. физически они не хранят объекты рядом с друг другом. Когда вы удаляете объект из списка происходит удаление ссылки на этот объект. Если на объект ещё кто-то ссылается, то он продолжит находиться в памяти.
Кортежи
Несмотря на тот факт, что кортежи намного реже встречаются в коде и не так популярны, это очень фундаментальный тип, который Python постоянно использует для внутренних целей.
Вы можете не замечать, но вы используете кортежи когда:
Пустые списки vs пустые кортежи
Пустой кортеж работает как синглтон, т.е. в памяти запущенного Python скрипта всегда находится только один пустой кортеж. Все пустые кортежи просто ссылаются на один и тот же объект, это возможно благодаря тому, что кортежи неизменяемы. Такой подход сохраняет много памяти и ускоряет процесс работы с пустыми кортежами.
Но это не работает со списками, ведь они могут быть изменены:
Оптимизация выделения памяти для кортежей
Для того, чтобы снизить фрагментацию памяти и ускорить создание кортежей, Python переиспользует старые кортежи, которые были удалены. Если кортеж состоит из менее чем 20 элементов и больше не используется, то вместо удаления Python помещает его в специальный список, в котором хранятся свободные для повторного использования кортежи.
Этот список разделен на 20 групп, где каждая группа представляет из себя список кортежей размера n, где n от 0 до 20. Каждая группа может хранить до 2 000 свободных кортежей. Первая группа хранит только один элемент и представляет из себя список из одного пустого кортежа.
В примере выше, мы можем видеть, что a и b имеют одинаковый адрес в памяти. Это происходит из-за того, что мы мгновенно заняли свободный кортеж такого же размера.
Оптимизация выделения памяти для списков
Так как списки могут изменяться, такую же оптимизацию как в случае с кортежами провернуть уже не получится. Несмотря на это, для списков используется похожая оптимизация нацеленная на пустые списки. Если пустой список удаляется, то он так же может быть переиспользован в дальнейшем.
Изменение размера списка
Чтобы избежать накладные расходы на постоянное изменение размера списков, Python не изменяет его размер каждый раз, как только это требуется. Вместо этого, в каждом списке есть набор дополнительных ячеек, которые скрыты для пользователя, но в дальнейшем могут быть использованы для новых элементов. Как только скрытые ячейки заканчиваются, Python добавляет дополнительное место под новые элементы. Причём делает это с хорошим запасом, количество скрытых ячеек выбирается на основе текущего размера списка — чем он больше, тем больше дополнительных скрытых слотов под новые элементы.
Эта оптимизация особенно выручает, когда вы пытайтесь добавлять множество элементов в цикле.
Паттерн роста размера списка выглядит примерно так: 0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88,…
Для примера, если вы хотите добавить новый элемент в список с 8 элементами, то свободных ячеек в нём уже не будет и Python сразу расширит его размер до 16 ячеек, где 9 из них будут заняты и видны пользователю.
Формула выбора размера написанная на Python:
Скорость
Если сравнивать эти два типа по скорости, то в среднем по больнице, кортежи слегка быстрее списков. У Raymond Hettinger есть отличное объяснение разницы в скорости на stackoverflow.
Основы Python — кратко. Часть 3. Списки, кортежи, файлы.
В общем-то последняя из готовых глав. Остальные будут выходить чуть реже, поскольку еще не написаны (но я уверен что будут, хотя это зависит только от ваших пожеланий, уважаемые читатели 🙂
Также следует заметить что это это, видимо, последний «простой урок», дальше я постараюсь углубиться во все аспекты программирования, которые мы прошли «по верхам» и продолжить более детально.
Python для начинающих. Глава третья. «List, tuple, etc.»
Кортежи.
Кортежи (англ. tuple) используется для представления неизменяемой последовательности разнородных объектов. Они обычно записываются в круглых скобках, но если неоднозначности не возникает, то скобки можно опустить.
Как видно из примера, кортеж может быть использован и в левой части оператора присваивания. Значения из кортежа в левой части оператора присваивания связываются с аналогичными элементами правой части. Этот факт как раз и дает нам такие замечательные возможности как массовая инициализация переменных и возврат множества значений из функции одновременно. Последний пример демонстрирует создание кортежа из одного элмента (его часто называют синглтоном).
Списки
В Пайтоне отсутствуют массивы в традиционном понимании этого термина. Вместо них для хранения однородных (и не только) объектов используются списки. Они задаются тремя способами.
Преобразуем строку в список
Создание с помощью списковых включений. В данном случае мы берем кубы всех нечетных чисел от 0 до 19. Этому синтаксису я планирую посвятить отдельное занятие.
Для работы со списками определен ряд операторов и функций:
len(s) Длина последовательности s
x in s Проверка принадлежности элемента последовательности. В новых версиях Python можно проверять принадлежность подстроки строке. Возвращает True или False
x not in s = not x in s
s + s1 Конкатенация последовательностей
s*n или n*s Последовательность из n раз повторенной s. Если n