Kích thước của tuple python

Python có hai loại trình tự tương tự như bộ dữ liệu và danh sách. Sự khác biệt nổi tiếng nhất giữa chúng là bộ dữ liệu là bất biến, nghĩa là bạn không thể thay đổi kích thước cũng như các đối tượng bất biến của chúng

Nội dung chính Hiển thị

Bạn không thể thay đổi các mục trong một tuple

>>> a = [1,2,3]
>>> a[0] = 10
Traceback [most recent call last]:
  File "", line 1, in 
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

But you could change the objects can change

>>> b = [1,[1,2,3],3]
>>> b[1]
[1, 2, 3]
>>> b[1].append[4]
>>> b
[1, [1, 2, 3, 4], 3]

Trong nội bộ, cả danh sách và bộ dữ liệu đều được phát triển như một danh sách gợi ý cho các đối tượng Python [các mục]. Khi bạn xóa một mục khỏi danh sách, tham chiếu đến một mục sẽ bị hủy. Hãy nhớ rằng, mục đã bị loại bỏ có thể sống nếu có các tài liệu tham khảo khác trong chương trình của bạn

bộ dữ liệu

Mặc dù thực tế là bộ dữ liệu ít phổ biến hơn danh sách, nhưng nó là một loại dữ liệu cơ bản, được sử dụng rất nhiều nội bộ

You could not get see, but you are used Tuples when

• Làm việc với các đối số và tham số
• return 2 or many items from a function
• lặp lại các cặp giá trị khóa của từ điển
• Use a string format

Thông thường, một chương trình đang chạy có hàng nghìn dữ liệu được phân bổ

>>> import gc
>>> def type_stats[type_obj]:
...     count = 0
...     for obj in gc.get_objects[]:
...         if type[obj] == type_obj:
...             count += 1
...     return count
...
>>> type_stats[tuple]
3136
>>> type_stats[list]
659
>>> import pandas
>>> type_stats[tuple]
6953
>>> type_stats[list]
2455

Danh sách trống so với bộ dữ liệu trống

Tuple trống hoạt động như một singleton, nghĩa là, luôn luôn có một tuple với chiều dài bằng không. Khi tạo một Python Tuple trống, chỉ ra một cái đã được phân bổ, theo cách mà bất kỳ bộ tuple trống nào cũng có cùng địa chỉ trong bộ nhớ. Điều này có thể xảy ra bởi vì bộ dữ liệu là bất biến và đôi khi tiết kiệm rất nhiều bộ nhớ

>>> a = []
>>> b = []
>>> a is b
True
>>> id[a]
4409020488
>>> id[b]
4409020488

Nhưng điều này không áp dụng cho danh sách vì chúng có thể được sửa đổi

>>> a = []
>>> b = []
>>> a is b
False
>>> id[a]
4465566920
>>> id[b]
4465370632

Tối ưu hóa phân bổ cho các bộ đếm nhỏ

Để giảm bộ nhớ phân mảnh và tăng tốc độ phân bổ, Python sử dụng lại các bộ dữ liệu cũ. Nếu một tuple không còn cần thiết và có ít hơn 20 mục thay vì xóa nó vĩnh viễn, Python sẽ chuyển nó sang

>>> b = [1,[1,2,3],3]
>>> b[1]
[1, 2, 3]
>>> b[1].append[4]
>>> b
[1, [1, 2, 3, 4], 3]

0

Một danh sách miễn phí được chia thành 20 nhóm, trong đó mỗi nhóm đại diện cho một danh sách các bộ dữ liệu có độ dài

>>> b = [1,[1,2,3],3]
>>> b[1]
[1, 2, 3]
>>> b[1].append[4]
>>> b
[1, [1, 2, 3, 4], 3]

1 từ 0 đến 20. Mỗi nhóm có thể lưu trữ tối đa 2 000 bộ dữ liệu. First group [không] chỉ chứa 1 phần tử và đại diện cho một tuple trống

>>> a = [1,2,3]
>>> id[a]
4427578104
>>> del a
>>> b = [1,2,4]
>>> id[b]
4427578104

Trong ví dụ trên, chúng ta có thể thấy rằng

>>> b = [1,[1,2,3],3]
>>> b[1]
[1, 2, 3]
>>> b[1].append[4]
>>> b
[1, [1, 2, 3, 4], 3]

0 và

>>> b = [1,[1,2,3],3]
>>> b[1]
[1, 2, 3]
>>> b[1].append[4]
>>> b
[1, [1, 2, 3, 4], 3]

1 có cùng ID. Đó là bởi vì chúng tôi ngay lập tức sử dụng một tuple bị hủy trong danh sách miễn phí

Tối ưu hóa phân bổ cho danh sách

Vì danh sách có thể được sửa đổi, Python không sử dụng tối ưu hóa giống như trong bộ dữ liệu. Tuy nhiên, danh sách Python cũng có một danh sách miễn phí, nhưng nó chỉ được sử dụng cho các đối tượng trống. Nếu một danh sách trống bị xóa hoặc được thu thập bởi GC, thì nó có thể được sử dụng lại sau đó

>>> b = [1,[1,2,3],3]
>>> b[1]
[1, 2, 3]
>>> b[1].append[4]
>>> b
[1, [1, 2, 3, 4], 3]

0

Thay đổi kích thước danh sách

Để tránh chi phí thay đổi kích thước, Python không thay đổi kích thước danh sách mỗi khi bạn cần thêm hoặc xóa một mặt hàng. Thay vào đó, mọi danh sách đều có một số vị trí trống được ẩn khỏi người dùng nhưng có thể được sử dụng cho các mục mới. Nếu các khe được tiêu thụ hoàn toàn Python quá nhiều thì không có thời gian bổ sung cho chúng. Số lượng các vị trí bổ sung được chọn dựa trên kích thước hiện tại của danh sách

Tài liệu nhà phát triển mô tả nó như sau

Điều này quá tỷ lệ thuận với kích thước danh sách, tạo chỗ cho sự tăng trưởng bổ sung. Sự bổ sung quá mức là nhẹ nhưng đủ để cung cấp cho hành động được giai đoạn hao theo thời gian tuyến tính trong một chuỗi dài các lần bổ sung [] với sự hiện diện của một hệ thống thực hiện kém realloc []

Mô hình tăng trưởng là. 0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88,

Lưu ý. new_allocation sẽ không tràn vì giá trị lớn nhất có thể là py_ssize_t_max * [9/8] + 6 luôn phù hợp với size_t

Ví dụ. nếu bạn muốn nối một mục vào danh sách độ dài 8, Python sẽ thay đổi kích thước của nó thành 16 khe và thêm mục thứ 9. Phần còn lại của các khe sẽ được ẩn đi và dành riêng cho các mặt hàng mới

Element ngày càng tăng như sau

>>> b = [1,[1,2,3],3]
>>> b[1]
[1, 2, 3]
>>> b[1].append[4]
>>> b
[1, [1, 2, 3, 4], 3]

1

Màn hình diễn đàn

Nếu bạn quan tâm đến tốc độ so sánh, có một bản tóm tắt tốt về hiệu quả tổng thể của Raymond Hettinger

Danh sách có thể thay đổi kích thước không?

danh sách. Resize [] là một hàm tích hợp trong C++ STL được sử dụng để thay đổi kích thước thùng chứa danh sách. Nó lấy một số N làm tham số và thay đổi kích thước vùng chứa danh sách để chứa chính xác n phần tử. Nếu danh sách đã có nhiều hơn N phần tử, thì hàm sẽ xóa các phần tử khỏi danh sách ngoại trừ phần tử N đầu tiên