数据类型· 第 1 篇《元组和列表的性能分析、命名元组》

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发布于: 2020 年 12 月 15 日
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作者：清菡
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目录 - 一、元组和列表
   - 1.元组和列表的性能分析
   - 2.为什么列表在 Python 中是最常用的呢？
   - 3.timeit 里面有个 Timer 类
   - 4.timeit 里面还有个直接用的 timeit 的方法，timeit.timeit()
   - 5.这 2 个方法有啥区别？
 - 二、命名元组
 - 三、命名元组有什么特点？
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一、元组和列表﻿
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1.元组和列表的性能分析﻿
元组和列表用来存储数据，在元组和列表里面查询的时候，到底哪个更快呢？
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计算创建元组和列表所需的时间：ipython 中使用timeit这个命令。
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计算时间模块介绍：
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import timeit
#timeit.timeit
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可以用这个模块来测试函数的性能。
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安装 ipython：pip install ipython
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ipython 是个交互环境，就跟我们输入 Python 进去是一样的。只不过它外面做了一层封装，比 Python 交互环境更好用一点。
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ipython 里面有一个命令叫做timeit，后面可以跟一个 Python 表达式。
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例如定义一个列表在后面：
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敲完这行命令，返回了一行时间。这个是在内存中初始化一个列表，如图可以看到创建了一千万次，时间是 48.4ns
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可以看出，创建一个元组比创建一个列表要快得多。
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元组的速度比列表要快 3 倍多。在内存里，当我们创建一个列表的时候，会划分一块区域出来，拿一块区域给列表来储存值。例如初始化，里面给它留了 20 个位置在这个列表里面储存值。
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当储存到一定程度，Python 解释器检测到列表快要盛满了的时候，它会对列表做一个扩容。
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给扩容到 200，当存储到 150 的时候，发现又快存储满了，又会给你继续扩容。
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随着数据的增多，底层会不断给这个列表扩容。
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初始化一个元组，同样也是一千万次，只需 12.8ns
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元组是一个不可变的类型。
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比如定义的元组里面有 3 个元素，Python 解释器在给它分内存的时候，就给它分了 3 个格子。
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这里面只能存 3 条数据，就这么大，所以元组占用的内存比列表要少。
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用一个列表存储 50 条数据和用一个元组存储 50 条数据，那么元组占用的内存要比列表小得多。
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2.为什么列表在 Python 中是最常用的呢？﻿
因为列表比较灵活，用列表的话，可以往里面不断得添加元素。如果元素固定的，那就用元组。
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3.timeit 里面有个 Timer 类。﻿
来看看这个类的源码：
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timer=default_timer代表的是：创建一个列表、元组等，它要执行的一个次数。
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看源码，默认是一千万次：
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import timeit  # 这个模块可以用来做性能分析
def func():
    for i in range(10):
        print(i)
# 这个对象有个方法叫做timeit
res = timeit.Timer(func).timeit(100) # 把这个func函数传进去，运行100次，然后返回的是个时间
# timeit.Timer(func).timeit(100)中函数func是不需要加引号的，如果是字符串、列表这些需要加
# 引号放进去
print(res)
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可以看到运行 100 次需要的时间是：0.0043269999999999975
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4.timeit 里面还有个直接用的 timeit 的方法，timeit.timeit()﻿
import timeit  # 这个模块可以用来做性能分析
def func():
    for i in range(10):
        print(i)
# 这个对象有个方法叫做timeit
# res = timeit.Timer(func).timeit(100) # 把这个func函数传进去，运行100次，然后返回的是个时间
# timeit.Timer(func).timeit(100)中函数func是不需要加引号的，如果是字符串、列表这些需要加引号放进去
# print(res)
res2 = timeit.timeit('[1,2,3]')
print(res2)
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这个模块的作用： 大家写的功能函数，可以用它测下功能函数的速度，执行大概要多久。
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默认是一千万次，结果如下：
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如果列表不加引号直接传是会报错的：
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提示不可被调用！
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5.这 2 个方法有啥区别？﻿
其实它们是一个东西。
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二、命名元组﻿
元组的性能是大大优于列表的。元组、列表在使用的时候，都是通过下标索引取值的。
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下标索引取值不太人性化，如果我知道数据储存在元组里面，但是我不知道它具体储存的下标位置。这个时候找这个元素，还得先把下标找出来，知道下标再去拿，这样很不方便。
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字典的话，这方面就比较有优势。数据是存储在字典里面的，只要通过键，就能把值找到。字典相对于元组和列表，有一定的优势和劣势。
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命名元组使用的时候可以让元组像字典一样去取值。
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例如，有个元组里面保存了 3 条数据：
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创建一个命名元组的话，需要用到 Python 的一个内置模块from collections import namedtuple
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import timeit  # 这个模块可以用来做性能分析
from collections import namedtuple
# namedtuple是个函数，创建命名元组可以通过这个函数来创建
def func():
    for i in range(10):
        print(i)
# 这个对象有个方法叫做timeit
# res = timeit.Timer(func).timeit(100) # 把这个func函数传进去，运行100次，然后返回的是个时间
# timeit.Timer(func).timeit(100)中函数func是不需要加引号的，如果是字符串、列表这些需要加引号放进去
# print(res)
res2 = timeit.timeit('[1,2,3]')
print(res2)
# 命名元组
# 如果知道里面储存的具体位置，可以通过下标取值。例如tu=[0]
# 如果我不知道名字存储在哪里，通过下标去取值就不好取了
# 命名元组可以使取值的时候像列表一样取
student_info = namedtuple('info_tuple',['name','age','gender']) # 这个函数接收2个参数，第一个参数是创建命名元组的类型的名字；
# 第二个参数的话，传一个列表
# 列表里写创建命名元组的一个命名，例如第一个元素命名为name
# 这个函数调用传了2个参数，返回出来一个对象。这个对象叫做student_info
# 通过这个对象student_info创建命名元组
tu = student_info('qinghan',18,'nv')
print(tu)
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这个 tu 就是个命名元组。
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student_info 是通过命名元组这个namedtuple函数创建命名元组类型：namedtuple('info_tuple',['name','age','gender'])。
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然后返回出来一个对象student_info
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通过student_info这个对象传入对应的元组，定义元组的时候就通过这个对象把元素写进去，返回的就是命名元组。
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三、命名元组有什么特点？﻿
它取值的时候可以像字典一样取值，通过对应的键，找到对应的值。命名元组使用起来更像对象。
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这样用：命名元组.name
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这样就能找到 name 所对应的值：
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import timeit  # 这个模块可以用来做性能分析
from collections import namedtuple
# namedtuple是个函数，创建命名元组可以通过这个函数来创建
def func():
    for i in range(10):
        print(i)
# 这个对象有个方法叫做timeit
# res = timeit.Timer(func).timeit(100) # 把这个func函数传进去，运行100次，然后返回的是个时间
# timeit.Timer(func).timeit(100)中函数func是不需要加引号的，如果是字符串、列表这些需要加引号放进去
# print(res)
res2 = timeit.timeit('[1,2,3]')
print(res2)
# 命名元组
# 如果知道里面储存的具体位置，可以通过下标取值。例如tu=[0]
# 如果我不知道名字存储在哪里，通过下标去取值就不好取了
# 命名元组可以使取值的时候像列表一样取
student_info = namedtuple('info_tuple',['name','age','gender']) # 这个函数接收2个参数，第一个参数是创建命名元组的类型的名字；
# 第二个参数的话，传一个列表
# 列表里写创建命名元组的一个命名，例如第一个元素命名为name
# 这个函数调用传了2个参数，返回出来一个对象。这个对象叫做student_info
# 通过这个对象student_info创建命名元组
tu = student_info('qinghan',18,'nv')
print(tu.name)
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设定命名元组类型的时候，它返回的这个对象它里面只包含了传进去的这几个名字。
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接下来，要创建命名元组的时候，元素和它一样多，名字和对应的元素的值是一一对应的，不能多，不能少。
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否则就会报错：
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print(type(tu)) # 看下它的类型
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它返回的对象和类型名用的同一个名字。
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print(type(student_info))
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import timeit  # 这个模块可以用来做性能分析
from collections import namedtuple
# namedtuple是个函数，创建命名元组可以通过这个函数来创建
def func():
    for i in range(10):
        print(i)
# 这个对象有个方法叫做timeit
# res = timeit.Timer(func).timeit(100) # 把这个func函数传进去，运行100次，然后返回的是个时间
# timeit.Timer(func).timeit(100)中函数func是不需要加引号的，如果是字符串、列表这些需要加引号放进去
# print(res)
res2 = timeit.timeit('[1,2,3]')
print(res2)
# 命名元组
# 如果知道里面储存的具体位置，可以通过下标取值。例如tu=[0]
# 如果我不知道名字存储在哪里，通过下标去取值就不好取了
# 命名元组可以使取值的时候像列表一样取
# 设定命名元组类型
# student_info是个类
student_info = namedtuple('student_info',['name','age','gender']) # 这个函数接收2个参数，第一个参数是创建命名元组的类型的名字；
# 第二个参数的话，传一个列表
# 列表里写创建命名元组的一个命名，例如第一个元素命名为name
# 这个函数调用传了2个参数，返回出来一个对象。这个对象叫做student_info
# 通过这个对象student_info创建命名元组
tu = student_info('qinghan',18,'nv')
print(tu.name)
print(type(tu)) # 看下它的类型
print(type(student_info))
# 因为student_info是个类，所以看student_info的type就是个type。随便看哪个类都是一样的。
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