一、前言
学过python的小伙伴都知道，python有一种数据类型叫元组，它与列表很相似！
而元组与列表最让我们熟知的区别就在于元组不可变！
类似下面的代码执行的话会直接报错：
a=(1,2) a[1]=3 print(a)
报错信息
但元组真的是不可改变的吗？
下面的这段代码可能会让你心生疑惑
我们定义一个元组它的值为{1,{'key':1}}，然后改变它的值:
a = (1, {'key': 1}) a[1]['key'] = 2 print(a)
输出结果：
这结果不是改变了吗！！！
那为啥都说元组不可变！！！
二、分析
其实说元组不可变实际上没有错，它指的是元组里元素的内存地址不可改变
我们把改变前和改变后的元素id打印出来，会发现他们是一样的
a = (1, {'key': 1}) print('改变之前的元素id', id(a[1])) a[1]['key'] = 2 print('改变之后的元素id', id(a[1]))
输出结果
至于为什么修改了元素的值，元素的内存地址未改变。是因为该元素的类型是dict，而dict又是一个可变类型，仅仅改变里面的值的话不会改变其内存地址(详情可参考：python不可变类型和可变类型讲解)
所以在元组中修改它的值是可以的。
三、为什么有了列表还要有不可修改的元组呢？
这里从三个方面做解答
1.元组性能优于列表
元组占用的空间比列表少
我们仅仅定义了6个相同的元素，分配的空间大小就相差了快1倍！
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] print('列表的空间大小为：', a.__sizeof__()) b = (1, 2, 3, 4, 5, 6) print('元组的空间大小为：', b.__sizeof__())
输出结果
另外，在Python的垃圾回收机制下，如果一些变量不再使用了，Python会回收它们所占用的内存并返还给操作系统，以便让其他变量或其他应用使用这部分内存。
但是对于一些静态变量，比如元组，当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！
2.元组可以作为字典key而列表不行
输入下面的代码执行的话会直接报错！
a = [1, 2] b={a:1}
输出结果
而如果用元组作为字典的key的话则不会报错！
a = (1, 2) b={a:1} print(b)
输出结果
准确的说，所有不可变类型都可以，而类似list 的可变类型则不可以！！
3.工厂函数
这里就要提到python的一个工厂函数具名元组（namedtuple）
具名元组是 python 标准库 collections 中的工厂函数。它接受两个参数，第一个参数表示类的名称，第二个参数是类的字段名。后者可以是可迭代对象，也可以是空格隔开的字符串。然后，我们通过一串参数的形式将参数传递到构造函数中。这样，我们既可以通过字段名访问元素，也可以用索引访问元素。
只讲具名元组，可能不太好理解。如果称之为带字段名的记录，你可能就清楚了。
现在我们创建一个人员的基础信息类People
它有三个属性：姓名name、性别sex、年龄age
现在创建一个姓名叫张三，22岁的小伙儿，再打印出他的信息
from collections import namedtuple People = namedtuple('People', 'name sex age') # 存放在对应字段里的数据要以一串参数的形式传入到构造函数中 person = People('张三', '男', 22) print(person) print(person.name) # 通过字段名获取一个字段的值 print(person._fields) # 通过fields来获取它有哪些属性
输出结果
还可以直接将具名元组转化为orderdict(在上述代码末尾加入下列代码)
person_dict = person._asdict() print(person_dict)
输出结果
四、总结
元组是一种很强大的可以当作记录来用的数据类型，这才是他存在的价值和意义所在！
只是作为一个不可变的列表更被大家所熟知而已。
