一、前言

学过python的小伙伴都知道，python有一种数据类型叫元组，它与列表很相似！

而元组与列表最让我们熟知的区别就在于元组不可变！

类似下面的代码执行的话会直接报错：

a=(1,2)
a[1]=3
print(a)

报错信息

但元组真的是不可改变的吗？

下面的这段代码可能会让你心生疑惑

我们定义一个元组它的值为{1,{'key':1}}，然后改变它的值:

a = (1, {'key': 1})
a[1]['key'] = 2
print(a)

输出结果：

这结果不是改变了吗！！！

那为啥都说元组不可变！！！

二、分析

其实说元组不可变实际上没有错，它指的是元组里元素的内存地址不可改变

我们把改变前和改变后的元素id打印出来，会发现他们是一样的

a = (1, {'key': 1})
print('改变之前的元素id', id(a[1]))
a[1]['key'] = 2
print('改变之后的元素id', id(a[1]))

输出结果

至于为什么修改了元素的值，元素的内存地址未改变。是因为该元素的类型是dict，而dict又是一个可变类型，仅仅改变里面的值的话不会改变其内存地址(详情可参考：python不可变类型和可变类型讲解)

所以在元组中修改它的值是可以的。

三、为什么有了列表还要有不可修改的元组呢？

这里从三个方面做解答

1.元组性能优于列表

元组占用的空间比列表少

我们仅仅定义了6个相同的元素，分配的空间大小就相差了快1倍！

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print('列表的空间大小为：', a.__sizeof__())
b = (1, 2, 3, 4, 5, 6)
print('元组的空间大小为：', b.__sizeof__())

输出结果

另外，在Python的垃圾回收机制下，如果一些变量不再使用了，Python会回收它们所占用的内存并返还给操作系统，以便让其他变量或其他应用使用这部分内存。

但是对于一些静态变量，比如元组，当它不被使用并且占用空间不大时，Python 会暂时缓存这部分内存。这样，下次我们再创建同样大小的元组时，Python 就可以不用再向操作系统发出请求，去寻找内存，而是可以直接分配之前缓存的内存空间，这样就能大大加快程序的运行速度！

2.元组可以作为字典key而列表不行

输入下面的代码执行的话会直接报错！

a = [1, 2]
b={a:1}

输出结果

而如果用元组作为字典的key的话则不会报错！

a = (1, 2)
b={a:1}
print(b)

输出结果

准确的说，所有不可变类型都可以，而类似list 的可变类型则不可以！！

3.工厂函数

这里就要提到python的一个工厂函数具名元组（namedtuple）

具名元组是 python 标准库 collections 中的工厂函数。它接受两个参数，第一个参数表示类的名称，第二个参数是类的字段名。后者可以是可迭代对象，也可以是空格隔开的字符串。然后，我们通过一串参数的形式将参数传递到构造函数中。这样，我们既可以通过字段名访问元素，也可以用索引访问元素。

只讲具名元组，可能不太好理解。如果称之为带字段名的记录，你可能就清楚了。

现在我们创建一个人员的基础信息类People

它有三个属性：姓名name、性别sex、年龄age

现在创建一个姓名叫张三，22岁的小伙儿，再打印出他的信息

from collections import namedtuple
People = namedtuple('People', 'name sex age')
# 存放在对应字段里的数据要以一串参数的形式传入到构造函数中
person = People('张三', '男', 22)
print(person)
print(person.name)  # 通过字段名获取一个字段的值
print(person._fields)  # 通过fields来获取它有哪些属性

输出结果

还可以直接将具名元组转化为orderdict(在上述代码末尾加入下列代码)

person_dict = person._asdict()
print(person_dict)

输出结果

四、总结

元组是一种很强大的可以当作记录来用的数据类型，这才是他存在的价值和意义所在！

只是作为一个不可变的列表更被大家所熟知而已。

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