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过去，当我需要在紧密循环中进行类似数组的索引查找时，我通常使用元组，因为它们通常看起来非常高效（接近只使用 n 个变量）。然而，我今天决定质疑这个假设，并得出了一些令人惊讶的结果：

In [102]: l = range(1000)
In [103]: t = tuple(range(1000))
In [107]: timeit(lambda : l[500], number = 10000000)
Out[107]: 2.465047836303711
In [108]: timeit(lambda : t[500], number = 10000000)
Out[108]: 2.8896381855010986

元组查找似乎比列表查找花费 17% 的时间！重复的实验给出了类似的结果。拆开每个，我发现它们都是：

In [101]: dis.dis(lambda : l[5])
  1           0 LOAD_GLOBAL              0 (l)
              3 LOAD_CONST               1 (5)
              6 BINARY_SUBSCR       
              7 RETURN_VALUE

作为参考，典型的 10,000,000 个全局变量查找/返回需要 2.2 秒。另外，我在没有 lambda 的情况下运行它，你知道，以防万一（请注意，数字 = 100,000,000 而不是 10,000,000）。

In [126]: timeit('t[500]', 't=range(1000)', number=100000000)
Out[126]: 6.972800970077515
In [127]: timeit('t[500]', 't=tuple(range(1000))', number=100000000)
Out[127]: 9.411366939544678

在这里，元组查找需要 35% 的时间。这里发生了什么？对于非常紧凑的循环，这实际上似乎是一个显着的差异。这可能是什么原因造成的？

请注意，对于分解为变量（例如 x,y=t），元组稍微快一些（在我的几次测试中减少了约 6% 的时间），对于从固定数量的参数进行构造，元组更快（减少了约 83% 的时间） ）。不要将这些结果作为一般规则；我刚刚执行了一些对大多数项目来说毫无意义的小测试。

In [169]: print(sys.version)
2.7.1 (r271:86882M, Nov 30 2010, 09:39:13) 
[GCC 4.0.1 (Apple Inc. build 5494)]
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元组主要用于构建列表更快，而不是访问它们。

元组的访问速度应该稍快一些：它们需要少一个间接性。但是，我认为主要的好处是它们在构建列表时不需要第二次分配。

列表查找速度稍快的原因是 Python 引擎对其进行了特殊优化：

case BINARY_SUBSCR:
    w = POP();
    v = TOP();
    if (PyList_CheckExact(v) && PyInt_CheckExact(w)) {
        /* INLINE: list[int] */
        Py_ssize_t i = PyInt_AsSsize_t(w);
        if (i < 0)
            i += PyList_GET_SIZE(v);
        if (i >= 0 && i < PyList_GET_SIZE(v)) {
            x = PyList_GET_ITEM(v, i);
            Py_INCREF(x);
        }

注释掉这个优化后，元组比列表快得多（大约 4%）。

请注意，在这里为元组添加单独的特殊情况优化并不是一个好主意。VM 循环主体中的每一种特殊情况都会增加代码大小，从而降低缓存一致性，这意味着所有其他类型的查找都需要额外的分支。

于 2011-04-11T19:56:34.073 回答
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与此相反，我有完全不同的建议。

如果数据 - 根据问题的性质 - 长度固定，请使用元组。

例子：

  • ( r, g, b ) - 三个元素，由问题的定义固定。
  • （纬度，经度） - 两个元素，由问题定义固定

如果数据是 - 根据问题的性质 - 变量，请使用列表。

速度不是问题。

意义应该是唯一的考虑因素。

于 2011-04-11T19:08:19.153 回答