列表是否应该始终转换为元组？

Question

我正在尝试加强我的“最佳实践”，并且我正在阅读有关列表与元组和内存分配的更多信息，以及如果在程序运行时不会更改列表，您应该如何使用元组.

话虽如此，如果是这种情况，您是否应该（几乎）总是从列表转换为元组？

例如，假设我有这段代码，我正在查看用户输入的 100 种颜色：

with open("colors.txt", "r") as file:
    lst = [line.strip() for line in file.readlines()]

我不打算改变列表。这是否意味着我应该遵循：

tup = tuple(lst)

然后使用tup？

我意识到这是一个很小的例子，转换为元组只需要 1 行，但这是最佳做法吗？只是感觉有点笨拙，因为它对我来说是新的。

谢谢！

Answer 1

我想我会按照 OP 的要求回答。

首先，在您不打算修改集合的情况下，“最佳实践”通常意味着使用tuple，是的。您可以通过简单地避免首先创建 list 来跳过强制转换的“笨拙”：

with open("colors.txt", "r") as f:
    colors = tuple(map(str.strip, f))

感谢@khelwood

或者

tuple(some_expression for item in some_iterable)

对于更复杂的表达式。

正如@snakecharmerb 指出的那样，当元素的顺序很重要时，使用tuple 也是一个好主意。由于tuple 对象是不可变的，因此如果您愿意，将元素放置在tuple 中的顺序是“一成不变的”。这向读者表明，顺序对您的数据极为重要。

对于顺序不重要并且您想强制执行唯一元素的时候，set 是理想的，因为它们仍然是可迭代的，但也有恒定时间成员资格检查，这在某些情况下可能会有所帮助情况。

Answer 2

您可以直接创建元组而不是从列表转换；例如

tuple(map(str.strip, file))

如果您希望更改序列，请使用列表。如果要确保不能更改序列，请使用元组。如果这两种方法都没有关系，您可以使用任何一种。

Answer 3

我不同意元组更好。也许在较旧的 Python 中，答案是不同的，但是对于 Python 3.8.5，这取决于“更好”的含义。

采取以下措施。

from sys import getsizeof
import numpy as np

a = np.array([i for i in range(10000000)])
b = [i for i in range(10000000)]
c = tuple([i for i in range(10000000)])

sum_a = np.sum(a)   # timeit 4.04 ms ± 71.2 µs per loop
sum_b = sum(b)      # timeit 199 ms ± 2.32 ms per loop
sum_c = sum(c)      # timeit 195 ms ± 2.72 ms per loop

print(f"numpy sum {sum_a} {getsizeof(a)}")
print(f"list  sum {sum_b} {getsizeof(b)}")
print(f"tuple sum {sum_c} {getsizeof(c)}")

输出是：

numpy sum    -2014260032 40000096
list  sum 49999995000000 81528048
tuple sum 49999995000000 80000040

因为速度 numpy 是赢家，但是速​​度的提高是以固定长度的数学溢出和错误答案为代价的。所以小心点。

对于列表和元组，速度通常接近相同。从列表创建元组的成本可能会有所影响，具体取决于您的用例，但是为了速度，我们将它们大致称为等价。

那么，numpy - 小心，列表还是元组？哪个更漂亮、更明确、更简单、更扁平（参见 PEP20）？为了我的钱，额外的tuple(...) 不那么禅了。

我没有发现元组是不可变的论点令人信服。鉴于 Python 在键入使用大写字母表示 DONT_CHANGE_ME、feel_free_to_change 作为变量名称方面的一般灵活性更清楚。此建议来自 PEP8 https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/#descriptive-naming-styles