“列表(list)與元組(tuple)兩種資料型別有哪些區別”這個問題在初級程式設計師面試中經常碰到，超出面試官預期的答案往往能加不少印象分，也會給後續面試順利進行提供一定幫助，這道題主要考察候選人對Python基本資料結構的掌握程度，屬於簡單型別的送分題，那麼該如何來回答才不至於丟分？

相同點：都是序列型別

回答它們的區別之前，先來說說兩者有什麼相同之處。list 與 tuple 都是序列型別的容器物件，可以存放任何型別的資料、支援切片、迭代等操作

>>> foos = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> foos
 
[0:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]

>>> bars = (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
>>> bars[1:10:2]
(1, 3, 5, 7, 9)

兩者的操作如此相似，Python 為什麼還要設計出 tuple 這種型別出來呢？這就要從它們的不同之處來尋找答案。

不同點一：不可變 VS 可變

兩種型別除了字面上的區別(括號與方括號)之外，最重要的一點是tuple是不可變型別，大小固定，而 list 是可變型別、資料可以動態變化，這種差異使得兩者提供的方法、應用場景、效能上都有很大的區別。

列表特有方法：

>>>
 
 foo = [2,3,1,9,4]
>>> foo.sort() # 排序
>>> foo.insert(5,10) # 插入
>>> foo.reverse()  # 反轉
>>> foo.extend([-1, -2]) # 擴充套件
>>> foo.remove(10)  # 移除
>>> foo.pop()  # 彈出最後一個元素
>>> foo.append(5)  # 追加

所有的操作都基於原來列表進行更新，而 tuple 作為一種不可變的資料型別，同樣大小的資料，初始化和迭代 tuple 都要快於 list

>python -m timeit "[1,2,3,4,5]"
10000000 loops, best of 3: 0.123 usec per loop

>python -m timeit "(1,2,3,4,5)"
100000000 loops, best of 3: 0.0166 usec per loop

同樣大小的資料，tuple 佔用的記憶體空間更少

>>> foo = tuple(range(1000))
>>> bar = list(range(1000))
>>> foo.__sizeof__()
8024
>>> bar.__sizeof__()
9088

原子性的 tuple 物件還可作為字典的鍵

>>> foo = (1,(2,3))
>>> d = {foo: 1}

>>> bar = (1, [2,3]) # 非原子性tuple，因為元組中包含有不可雜湊的list
>>> d = {bar: 1}
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

不同點二：同構 VS 異構

tuple 用於儲存異構(heterogeneous)資料，當做沒有欄位名的記錄來用，比如用 tuple 來記錄一個人的身高、體重、年齡。

person = ("zhangsan", 20, 180, 80)

比如記錄座標上的某個點

point = (x, y)

而列表一般用於儲存同構資料(homogenous)，同構資料就是具有相同意義的資料，比如下面的都是字串型別

["zhangsan", "Lisi", "wangwu"]

再比如 list 存放的多條使用者記錄

[("zhangsan", 20, 180, 80), ("wangwu", 20, 180, 80)]

因為 tuple 作為沒有名字的記錄來使用在某些場景有一定的侷限性，所以又有了一個 namedtuple 型別的存在，namedtuple 可以指定欄位名，用來當做一種輕量級的類來使用。

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