一、列表和元组相同点：
- 一个可以放置任意数据类型的有序集合
- 支持负数索引（-1 表示最后一个元素，-2 表示倒数第二个元素，以此类推）
- 支持切片操作
- 可以随意嵌套
二、列表和元组区别：
- 列表是动态的，长度大小不固定，可以随意地增加、删减或者改变元素（mutable）
- 元组是静态的，长度大小固定，无法增加删减或者改变（immutable）
注：
list.reverse() 和 list.sort() 分别表示原地倒转列表和排序（注意，元组没有内置的这两个函数)
reversed() 和 sorted() 同样表示对列表/ 元组进行倒转和排序，但是会返回一个倒转后或者排好序的新的列表 / 元组
三、列表和元组存储方式的差异
1、列表是动态的，所以它需要存储指针，来指向对应的元素（对于 int 型，8 字节），由于列表可变，所以需要额外存储已经分配的长度大小（8 字节），这样才可以实时追踪列表空间的使用情况，当空间不足时，及时分配额外空间
l = []
l.__sizeof__() // 空列表的存储空间为 40 字节
40
l.append(1)
l.__sizeof__()
72 // 加入了元素 1 之后，列表为其分配了可以存储 4 个元素的空间 (72 - 40)/8 = 4
l.append(2)
l.__sizeof__()
72 // 由于之前分配了空间，所以加入元素 2，列表空间不变
l.append(3)
l.__sizeof__()
72 // 同上
l.append(4)
l.__sizeof__()
72 // 同上
l.append(5)
l.__sizeof__()
104 // 加入元素 5 之后，列表的空间不足，所以又额外分配了可以存储 4 个元素的空间
2、元组长度大小固定，元素不可变，所以存储空间固定
四、列表和元组的性能
元组要比列表更加轻量级一些，所以总体上来说，元组的性能速度要略优于列表
Python 会在后台，对静态数据做一些资源缓存（resource caching）。
通常来说，因为垃圾回收机制的存在，如果一些变量不被使用了，Python 就会回收它们所占用的内存，返还给操作系统，以便其他变量或其他应用使用
但是对于一些静态变量，比如元组，如果它不被使用并且占用空间不大时，Python 会暂时缓存这部分内存。这样，下次我们再创建同样大小的元组时，Python 就可以不用再向操作系统发出请求，去寻找内存，而是可以直接分配之前缓存的内存空间，这样就能大大加快程序的运行速度。
注：如果想要增加、删减或者改变元素，那么列表显然更优
五、列表和元组的使用场景
1、如果存储的数据和数量不变，那么肯定选用元组更合适
比如有一个函数，需要返回的是一个地点的经纬度，然后直接传给前端渲染
- 如果存储的数据或数量是可变的，那么肯定选用列表更合适
比如社交平台上的一个日志功能，是统计一个用户在一周之内看了哪些用户的帖子
六、思考题
创建一个空的列表，我们可以用下面的 A、B 两种方式，请问它们在效率上有什么区别吗？我们应该优先考虑使用哪种呢？
# 创建空列表
# option A
empty_list = list()
# option B
empty_list = []
解释：
区别主要在于list()是一个function call，Python的function call会创建stack，并且进行一系列参数检查的操作，比较expensive，而 []是一个内置的C函数，可以直接被调用，因此效率高。
import timeit
print(timeit.timeit('a=list()', number=1000000)) # 0.07735428800000001
print(timeit.timeit('a=[]', number=1000000)) # 0.022829580000000002
print(timeit.timeit('a=()', number=1000000)) # 0.012448818
七、疑问点
list的内部实现是over-allocate array的形式
- 那在需要扩容的时候，是不是也是需要重新开辟一块连续的内存空间呢？
- 每次扩容都会预留一些空间，这里面有没有公式，公式是什么呢
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