元組

Python中的元組容器序列（tuple）與列表容器序列（list）具有極大的相似之處，因此也常被稱為不可變的列表。

但是兩者之間也有很多的差距，元組側重于數據的展示，而列表側重于數據的存儲與操作。

它們非常相似，雖然都可以存儲任意類型的數據，但是一個元組定義好之后就不能夠再進行修改。

元組特性

元組的特點：

元組屬于容器序列 元組屬于不可變類型 元組底層由順序存儲組成，而順序存儲是線性結構的一種

基本聲明

以下是使用類實例化的形式進行對象聲明：

tup = tuple((1, 2, 3, 4, 5))print('值:%r,類型：%r' % (tup, type(tup)))# 值:(1, 2, 3, 4, 5),類型：<class ’tuple’>

也可以選擇使用更方便的字面量形式進行對象聲明，使用逗號對數據項之間進行分割：

tup = 1, 2, 3, 4, 5print('值:%r,類型：%r' % (tup, type(tup)))# 值:(1, 2, 3, 4, 5),類型：<class ’tuple’>

為了美觀，我們一般會在兩側加上()，但是要確定一點，元組定義是逗號分隔的數據項，而并非是()包裹的數據項：

tup = (1, 2, 3, 4, 5)print('值:%r,類型：%r' % (tup, type(tup)))# 值:(1, 2, 3, 4, 5),類型：<class ’tuple’>多維元組

當一個元組中嵌套另一個元組，該元組就可以稱為多維元組。

如下，定義一個2維元組：

tup = (1, 2, 3, 4, 5)print('值:%r,類型：%r' % (tup, type(tup)))# 值:(1, 2, 3, 4, 5),類型：<class ’tuple’>續行操作

在Python中，元組中的數據項如果過多，可能會導致整個元組太長，太長的元組是不符合PEP8規范的。

每行最大的字符數不可超過79，文檔字符或者注釋每行不可超過72

Python雖然提供了續行符，但是在元組中可以忽略續行符，如下所示：

tup = (1, 2, ('三', '四'))print('值:%r,類型：%r' % (tup, type(tup)))# 值:(1, 2, (’三’, ’四’)),類型：<class ’tuple’>類型轉換

元組支持與布爾型、字符串、列表、以及集合類型進行類型轉換：

tup = (1, 2, 3)bTup = bool(tup) # 布爾類型strTup = str(tup) # 字符串類型liTup = list(tup) # 列表類型setTup = set(tup) # 集合類型print('值:%r,類型：%r' % (bTup, type(bTup)))print('值:%r,類型：%r' % (strTup, type(strTup)))print('值:%r,類型：%r' % (liTup, type(liTup)))print('值:%r,類型：%r' % (setTup, type(setTup)))# 值:True,類型：<class ’bool’># 值:’(1, 2, 3)’,類型：<class ’str’># 值:[1, 2, 3],類型：<class ’list’># 值:{1, 2, 3},類型：<class ’set’>

如果一個2維元組遵循一定的規律，那么也可以將其轉換為字典類型：

tup = (('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('k3', 'v3'))dictTuple = dict(tup)print('值:%r,類型：%r' % (dictTuple, type(dictTuple)))# 值:{’k1’: ’v1’, ’k2’: ’v2’, ’k3’: ’v3’},類型：<class ’dict’>索引操作

元組的索引操作僅支持獲取數據項。

其他的任意索引操作均不被支持。

使用方法參照列表的索引切片一節。

絕對引用

元組擁有絕對引用的特性，無論是深拷貝還是淺拷貝，都不會獲得其副本，而是直接對源對象進行引用。

但是列表沒有絕對引用的特性，代碼驗證如下：

>>> import copy>>> # 列表的深淺拷貝均創建新列表...>>> oldLi = [1, 2, 3]>>> id(oldLi)4542649096>>> li1 = copy.copy(oldLi)>>> id(li1)4542648840>>> li2 = copy.deepcopy(oldLi)>>> id(li2)4542651208>>> # 元組的深淺拷貝始終引用老元組>>> oldTup = (1, 2, 3)>>> id(oldTup)4542652920>>> tup1 = copy.copy(oldTup)>>> id(tup1)4542652920>>> tup2 = copy.deepcopy(oldTup)>>> id(tup2)4542652920

Python為何要這樣設計？其實仔細想想不難發現，元組不能對其進行操作，僅能獲取數據項。

那么也就沒有生成多個副本提供給開發人員操作的必要了，因為你修改不了元組，索性直接使用絕對引用策略。

值得注意的一點：[:]也是淺拷貝，故對元組來說屬于絕對引用范疇。

元組的陷阱

Leonardo Rochael在2013年的Python巴西會議提出了一個非常具有思考意義的問題。

我們先來看一下：

>>> t = (1, 2, [30, 40])>>> t[-1] += [50, 60]Traceback (most recent call last): File '<stdin>', line 1, in <module>TypeError: ’tuple’ object does not support item assignment

現在，t到底會發生下面4種情況中的哪一種？

t 變成 (1, 2, [30, 40, 50, 60])。 因為 tuple 不支持對它的數據項賦值，所以會拋出 TypeError 異常。 以上兩個都不是。a 和 b 都是對的。

正確答案是4，t確實會變成 (1, 2, [30, 40, 50, 60])，但同時元組是不可變類型故會引發TypeError異常的出現。

>>> t(1, 2, [30, 40, 50, 60])

如果是使用extend()對t[-1]的列表進行數據項的增加，則答案會變成1。

我當初在看了這個問題后，暗自告訴自己了2件事情：

list的數據項增加盡量不要使用+=，而應該使用append()或者extend()

Ps：我也不知道自己為什么會產生這樣的想法，但這個想法確實伴隨我很長時間，直至現在

tuple中不要存放可變類型的數據，如list、set、dict等..

元組更多的作用是展示數據，而不是操作數據。

舉個例子，當用戶根據某個操作獲取到了眾多數據項之后，你可以將這些數據項做出元組并返回。

用戶對被返回的原對象只能看，不能修改，若想修改則必須創建新其他類型對象。

解構方法

元組的解構方法與列表使用相同。

使用方法參照列表的解構方法一節。

常用方法

方法一覽

常用的list方法一覽表：

方法名 返回值 描述 count() integer 返回數據項在T中出現的次數 index() integer 返回第一個數據項在T中出現位置的索引，若值不存在，則拋出ValueError

基礎公用函數：

函數名 返回值 描述 len() integer 返回容器中的項目數 enumerate() iterator for index, value of iterable 返回一個可迭代對象，其中以小元組的形式包裹數據項與正向索引的對應關系 reversed() ... 詳情參見函數章節 sorted() ... 詳情參見函數章節 獲取長度

使用len()方法來獲取元組的長度。

返回int類型的值。

tup = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')print(len(tup))# 7

Python在對內置的數據類型使用len()方法時，實際上是會直接的從PyVarObject結構體中獲取ob_size屬性，這是一種非常高效的策略。

PyVarObject是表示內存中長度可變的內置對象的C語言結構體。

直接讀取這個值比調用一個方法要快很多。

統計次數

使用count()方法統計數據項在該元組中出現的次數。

返回int：

tup = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'A')aInTupCount = tup.count('A')print(aInTupCount)# 2查找位置

使用index()方法找到數據項在當前元組中首次出現的位置索引值，如數據項不存在則拋出異常。

返回int。

tup = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'A')aInTupIndex = tup.index('A')print(aInTupIndex)# 0底層探究內存開辟

Python內部實現中，列表和元組還是有一定的差別的。

元組在創建對象申請內存的時候，內存空間大小便進行了固定，后續不可更改（如果是傳入了一個可迭代對象，例如tupe(range(100))，這種情況會進行擴容與縮容，下面的章節將進行探討研究）。

而列表在創建對象申請內存的時候，內存空間大小不是固定的，如果后續對其新增或刪除數據項，列表會進行擴容或者縮容機制。

元組創建

空元組

若創建一個空元組，會直接進行創建，然后將這個空元組丟到緩存free_list中。

元組的free_list最多能緩存 20 * 2000 個元組，這個在下面會進行講解。

如圖所示：

元組轉元組

這樣的代碼會進行元組轉元組：

tup = tuple((1, 2, 3))

首先內部本身就是一個元組（1， 2， 3），所以會直接將內部的這個元組拿出來并返回引用，并不會再次創建。

代碼驗證：

>>> oldTup = (1, 2, 3)>>> id(oldTup)4384908128>>> newTup = tuple(oldTup)>>> id(newTup)4384908128>>>列表轉元組

列表轉元組會將列表中的每一個數據項都拿出來，然后放入至元組中：

tup = tuple([1, 2, 3])

所以你會發現，列表和元組中的數據項引用都是相同的：

>>> li1 = ['A', 'B', 'C']>>> tup = tuple(li1)>>> print(id(li1[0]))4383760656>>> print(id(tup[0]))4383760656>>>可迭代對象轉元組

可迭代對象是沒有長度這一概念的，如果是可迭代對象轉換為元組，會先對可迭代對象的長度做一個猜想。

并且根據這個猜想，為元組開辟一片內存空間，用于存放可迭代對象的數據項。

然后內部會獲取可迭代對象的迭代器，對其進行遍歷操作，拿出數據項后放至元組中。

如果猜想的長度太小，會導致元組內部的內存不夠存放下所有的迭代器數據項，此時該元組會進行內部的擴容機制，直至可迭代對象中的數據項全部被添加至元組中。

rangeObject = range(1, 101)tup = tuple(rangeObject)// 假如猜想的是9// 第一步：+ 10 // 第二步：+ (原長度+10) * 0.25// 其實，就是增加【原長度*0.25 + 2.5】

如果猜想的長度太大，而實際上迭代器中的數據量偏少，則需要對該元組進行縮容。

切片取值

對元組進行切片取值的時候，會開辟一個新元組用于存放切片后得到的數據項。

tup = (1, 2, 3)newSliceTup = tup[0:2]

當然，如果是[:]的操作，則參照絕對引用，直接返回被切片的元組引用。

代碼驗證：

>>> id(tup)4384908416>>> newSliceTup = tup[0:2]>>> id(newSliceTup)4384904392緩存機制

free_list緩存

元組的緩存機制和列表的緩存機制不同。

元組的free_list會緩存0 - 19長度的共20種元組，其中每一種長度的元組通過單向鏈表橫向擴展緩存至2000個，如下圖所示：

當每一次的del操作有數據項的元組時，都會將該元組數據項清空并掛載至free_list單向鏈表的頭部的位置。

del 元組1del 元組2del 元組3

如下圖所示：

當要創建一個元組時，會通過創建元組的長度，從free_list單向鏈表的頭部取出一個元組，然后將數據項存放進去。

前提是free_list單向鏈表中緩存的有該長度的元組。

tup = (1, 2, 3)空元組與非空元組的緩存

空元組的緩存是一經創建就緩存到free_list單向鏈表中。

而非空元組的緩存必須是del操作后才緩存到free_list單向鏈表中。

空元組的創建

第一次創建空元組后，空元組會緩存至free_list單向鏈表中。

以后的每一次空元組創建，返回的其實都是同一個引用，也就是說空元組在free_list單向鏈表中即使被引用了也不會被銷毀。

>>> t1 = ()>>> id(t1)4511088712>>> t2 = ()>>> id(t2)4511088712非空元組的創建

當free_list單向鏈表中有相同長度的元組時，會進行引用并刪除。

這個在上圖中已經示例過了，就是這個：

代碼示例：

$ python3Python 3.6.8 (v3.6.8:3c6b436a57, Dec 24 2018, 02:04:31)[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.57)] on darwinType 'help', 'copyright', 'credits' or 'license' for more information.>>> v1 = (None, None, None)>>> id(v1)4384907696>>> v2 = (None, None, None)>>> id(v2)4384908056>>> del v1>>> del v2 # ①>>> v3 = (None, None, None)>>> id(v3) # ②4384908056>>> v4 = (None, None, None)>>> id(v4) # ③4384907696>>>

①：free_list num_free=3 單向鏈表結構：v2 —> v1

②：創建了v3，拿出v2的空元組，填入v3數據項，故v2和v3的id值相等，證明引用同一個元組，此時free_list num_free=3 單向鏈表結構為：—> v1

③：創建了v4，拿出v1的空元組，填入v4數據項，故v1和v4的id值相等，證明引用同一個元組

tupleobject.c源碼

官網參考：點我跳轉

源碼一覽：點我跳轉

以下是截取了一些關鍵性源代碼，并且做上了中文注釋，方便查閱。

每一個元組都有幾個關鍵性的屬性：

Py_ssize_t ob_refcnt; // 引用計數器Py_ssize_t ob_size; // 數據項個數，即元組大小PyObject *ob_item[1]; // 存儲元組中的數據項 [指針, ]

關于緩存free_list的屬性：

PyTuple_MAXSAVESIZE // 相當于圖中的 free_num ，最大20，即縱向擴展的緩存元組長度PyTuple_MAXFREELIST // 圖中 free_list 的橫向擴展緩存列表個數，最大2000創建元組

空元組

PyObject *PyTuple_New(Py_ssize_t size){ PyTupleObject *op; // 緩存相關 Py_ssize_t i;// 元組的大小不能小于0 if (size < 0) {PyErr_BadInternalCall();return NULL; }#if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0 // 創建空元組，優先從緩存中獲取 // size = 0 表示這是一個空元組，從free_list[0]中獲取空元組 if (size == 0 && free_list[0]) {// op就是空元組op = free_list[0];// 新增空元組引用計數器 + 1Py_INCREF(op);#ifdef COUNT_ALLOCStuple_zero_allocs++;#endif// 返回空元組的指針return (PyObject *) op; }// 如果創建的不是空元組，且這個創建的元組數據項個數小于20，并且free_list[size]不等于空，表示有緩存 // 則從緩存中去獲取，不再重新開辟內存 if (size < PyTuple_MAXSAVESIZE && (op = free_list[size]) != NULL) {// 拿出元組free_list[size] = (PyTupleObject *) op->ob_item[0];// num_free減1numfree[size]--;#ifdef COUNT_ALLOCSfast_tuple_allocs++;#endif/* Inline PyObject_InitVar */// 初始化，定義這個元組的長度為數據項個數#ifdef Py_TRACE_REFSPy_SIZE(op) = size;// 定義類型為 tuplePy_TYPE(op) = &PyTuple_Type;#endif// 增加一次新的引用_Py_NewReference((PyObject *)op); }// 如果是空元組 else#endif {// 檢查內存情況，是否充足/* Check for overflow */if ((size_t)size > ((size_t)PY_SSIZE_T_MAX - sizeof(PyTupleObject) - sizeof(PyObject *)) / sizeof(PyObject *)) { return PyErr_NoMemory();}// 開辟內存，并獲得一個元組：opop = PyObject_GC_NewVar(PyTupleObject, &PyTuple_Type, size);if (op == NULL) return NULL; }// 空元組的每一個槽位都是NULL for (i=0; i < size; i++)op->ob_item[i] = NULL;#if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0 // 緩存空元組 if (size == 0) {free_list[0] = op;++numfree[0];Py_INCREF(op); /* extra INCREF so that this is never freed */ }#endif#ifdef SHOW_TRACK_COUNT count_tracked++;#endif // 將元組加入到GC機制中，用于內存管理 _PyObject_GC_TRACK(op); return (PyObject *) op;}可迭代對象轉元組

這個不在tupleobject.c源碼中，而是在abstract.c源碼中。

官網參考：點我跳轉

源碼一覽：點我跳轉

PyObject *PySequence_Tuple(PyObject *v){ PyObject *it; /* iter(v) */ Py_ssize_t n; /* guess for result tuple size */ PyObject *result = NULL; Py_ssize_t j; if (v == NULL) {return null_error(); } /* Special-case the common tuple and list cases, for efficiency. */ // 如果是元組轉換元組，如 tup = (1, 2, 3) 或者 tup = ((1, 2, 3))直接返回內存地址 if (PyTuple_CheckExact(v)) {Py_INCREF(v);return v; }// 如果是列表轉換元組，則執行PyList_AsTuple()，將列表轉換為元組 // 如 tup = ([1, 2, 3]) if (PyList_CheckExact(v))return PyList_AsTuple(v); /* Get iterator. */ // 獲取迭代器， tup = (range(1, 4).__iter__()) it = PyObject_GetIter(v); if (it == NULL)return NULL; /* Guess result size and allocate space. */ // 猜想迭代器長度，也就是猜一下有多少個數據項 n = PyObject_LengthHint(v, 10); if (n == -1)goto Fail; // 根據猜想的迭代器長度，進行元組的內存開辟 result = PyTuple_New(n); if (result == NULL)goto Fail; /* Fill the tuple. */ // 將迭代器中每個數據項添加至元組中 for (j = 0; ; ++j) {PyObject *item = PyIter_Next(it);if (item == NULL) { if (PyErr_Occurred())goto Fail; break;}//如果迭代器中數據項比猜想的多，則證明開辟內存不足需要需要進行擴容if (j >= n) { size_t newn = (size_t)n; /* The over-allocation strategy can grow a bit faster than for lists because unlike lists the over-allocation isn’t permanent -- we reclaim the excess before the end of this routine. So, grow by ten and then add 25%. */// 假如猜想的是9 // 第一步：+ 10 // 第二步：+ (原長度+10) * 0.25 // 其實，就是增加【原長度*0.25 + 2.5】newn += 10u; newn += newn >> 2;// 判斷是否超過了元組的數據項個數限制（sys.maxsize） if (newn > PY_SSIZE_T_MAX) {/* Check for overflow */PyErr_NoMemory();Py_DECREF(item);goto Fail; } n = (Py_ssize_t)newn; // 擴容機制 if (_PyTuple_Resize(&result, n) != 0) {Py_DECREF(item);goto Fail; }}// 將數據項放入元組之中PyTuple_SET_ITEM(result, j, item); } /* Cut tuple back if guess was too large. */// 如果猜想的數據項太多，而實際上迭代器中的數據量偏少 // 則需要對該元組進行縮容 if (j < n &&_PyTuple_Resize(&result, j) != 0)goto Fail; Py_DECREF(it); return result;Fail: Py_XDECREF(result); Py_DECREF(it); return NULL;}列表轉元組

這個不在tupleobject.c源碼中，而是在listobject.c源碼中。

官網參考：點我跳轉

源碼一覽：點我跳轉

PyObject *PyList_AsTuple(PyObject *v){ PyObject *w; PyObject **p, **q; Py_ssize_t n; // 例如：tup = ([1, 2, 3])// 進行列表的驗證 if (v == NULL || !PyList_Check(v)) {PyErr_BadInternalCall();return NULL; }// 獲取大小，即數據項個數 n = Py_SIZE(v); // 開辟內存 w = PyTuple_New(n);// 如果是空元組 if (w == NULL)return NULL; // 執行遷徙操作 p = ((PyTupleObject *)w)->ob_item; q = ((PyListObject *)v)->ob_item;// 將列表中數據項的引用，也給元組進行引用 // 這樣列表中數據項和元組中的數據項都引用同1個對象 while (--n >= 0) {// 數據項引用計數 + 1Py_INCREF(*q);*p = *q;p++;q++; }// 返回元組 return w;}切片取值

PyObject *PyTuple_GetSlice(PyObject *op, Py_ssize_t i, Py_ssize_t j)// 切片會觸發該方法{ // 如果對空元組進行切片，則會拋出異常 if (op == NULL || !PyTuple_Check(op)) {PyErr_BadInternalCall();return NULL; } // 內部的具體實現方法 return tupleslice((PyTupleObject *)op, i, j);}static PyObject *tupleslice(PyTupleObject *a, Py_ssize_t ilow, Py_ssize_t ihigh){ PyTupleObject *np; PyObject **src, **dest; Py_ssize_t i; Py_ssize_t len;// 計算索引位置 if (ilow < 0)ilow = 0; if (ihigh > Py_SIZE(a))ihigh = Py_SIZE(a); if (ihigh < ilow)ihigh = ilow; // 如果是[:]的操作，則直接返回源元組對象a的指針，即絕對引用 if (ilow == 0 && ihigh == Py_SIZE(a) && PyTuple_CheckExact(a)) {Py_INCREF(a);return (PyObject *)a; }// 初始化新的切片對象元組長度 len = ihigh - ilow;// 開始切片，創建了一個新元組np np = (PyTupleObject *)PyTuple_New(len); if (np == NULL)return NULL; src = a->ob_item + ilow; dest = np->ob_item;// 對源元組中的數據項的引用計數+1 for (i = 0; i < len; i++) {PyObject *v = src[i];Py_INCREF(v);dest[i] = v; }// 返回切片對象新元組np的引用 return (PyObject *)np;}緩存相關

static voidtupledealloc(PyTupleObject *op){ Py_ssize_t i; Py_ssize_t len = Py_SIZE(op); PyObject_GC_UnTrack(op); Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(op)// 如果元組的長度大于0，則不是一個非空元組 if (len > 0) {i = len;// 將內部的數據項引用計數都 - 1while (--i >= 0) Py_XDECREF(op->ob_item[i]);#if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0// 準備緩存，判斷num_free是否小于20，并且單向鏈表中的已緩存元組個數小于2000if (len < PyTuple_MAXSAVESIZE && numfree[len] < PyTuple_MAXFREELIST && Py_TYPE(op) == &PyTuple_Type){ // 添加至鏈表頭部 op->ob_item[0] = (PyObject *) free_list[len]; // 將num_free + 1 numfree[len]++; free_list[len] = op; goto done; /* return */}#endif } // 內存中進行銷毀 Py_TYPE(op)->tp_free((PyObject *)op);done: Py_TRASHCAN_SAFE_END(op)}

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