本系列文章是一系列学习笔记，希望较为深入地分析Python3中的原理、性能，文章中绝大部分观点都是原作作者的观点(如下)，本人对书中示例加以实践和总结，并结合相应的Python的C语言源码(3.6.1)，分享出来。原著：

《High Performance Python》by O'Relly Media，作者Micha Gorelick，Ian Ozsvald

《Fluent Python》by O'Relly Media，作者Luciano Ramalho

从内存利用和CPU利用开始了解List和Tuple的优缺点

定义

List：动态数组，元素可变，可改变大小(append，resize)

Tuple：静态数组，不可变，数据一旦创建后不可改变

List的内存利用

当创建N个元素的List时，Python的动态内存分配长N＋1个元素的内存，第一个元素存储列表长度，和列表的元信息。

当Append一个元素时，Python将创建一个足够大的列表，来容纳N个元素和将要被追加的元素。重新创建的列表长度大于N＋1(虽然我们只触发一次append操作)，实际上，为了未来的Append操作，M个元素长度(M>N+1)的内存将会被额外分配，然后，旧列表中的数据被copy到新列表中，旧列表销毁。

额外内存的分配，只会发生在第一次Append操作时，当我们创建普通列表时，不会额外分配内存。

这里的哲学是，一个Append操作很可能是很多Append操作的开始，通过额外分配内存来减少可能的内存分配和内存copy的次数。

那么，对于一个具有N个元素的列表，当一次Append操作发生时，新列表要分配多少内存(额外M个元素，需多分配一个元素存储长度)呢？答案是：

** M = (N >> 3) + (N <9 ? 3 : 6) + 1 **

我们来看Python3.6.1的列表resize过程，源代码位于Objects/listobject.c中的list_resize函数：

static int

list_resize(PyListObject *self, Py_ssize_t newsize)

{

PyObject **items;

size_t new_allocated;

Py_ssize_t allocated = self->allocated;

/* Bypass realloc() when a previous overallocation is large enough

to accommodate the newsize. If the newsize falls lower than half

the allocated size, then proceed with the realloc() to shrink the list.

*/

if (allocated >= newsize && newsize >= (allocated >> 1)) {

assert(self->ob_item != NULL || newsize == 0);

Py_SIZE(self) = newsize;

return 0;

}

/* This over-allocates proportional to the list size, making room

* for additional growth. The over-allocation is mild, but is

* enough to give linear-time amortized behavior over a long

* sequence of appends() in the presence of a poorly-performing

* system realloc().

* The growth pattern is: 0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ...

*/

new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6);

/* check for integer overflow */

if (new_allocated > SIZE_MAX - newsize) {

PyErr_NoMemory();

return -1;

} else {

new_allocated += newsize;

}

if (newsize == 0)

new_allocated = 0;

items = self->ob_item;

if (new_allocated <= (SIZE_MAX / sizeof(PyObject *)))

PyMem_RESIZE(items, PyObject *, new_allocated);

else

items = NULL;

if (items == NULL) {

PyErr_NoMemory();

return -1;

}

self->ob_item = items;

Py_SIZE(self) = newsize;

self->allocated = new_allocated;

return 0;

}

结合C源码我们来举个例子，当一个list长度为8时，发生append操作后：

1)new_size = 原有的size ＋ append一个对象 = 8 + 1 = 9

2)newsize为9，二进制是 1001，9 >> 3 = 1

3)new_allocated = 9 >> 3 + 6 = 7

4)new_allocated += new_size，为9 + 7 ＝ 16

4)列表的最终大小为Py_SIZE = 16

Tuple的内存利用

虽然Tuple不支持resize，但是我们可以粘贴两个元祖组成一个新的元组，这个操作类似于List的append，但是又不会额外的分配内存。但我们不能把它当成append，因为每次都会进行一个分配内存和内存copy操作。

另一个Tuple的静态本质带来的好处是，resource caching。Python是garbage collected，当一个变量不用了，内存会被回收并交回给OS。但是，对于一个20个元素的Tuple，当它不再被用时，内存不会立即返还给OS，而是为了以后应用而暂缓保留，当一个新的Tuple被创建时，我们不会向OS重新申请分配内存，而是用现有reserved的free memory。

也就是，Tuple的创建很简单并且避免频繁与OS申请内存，创建一个具有10个元素的Tuple比创建一个List要快不少，55ns VS 280 ns。

我们可以通过Python源码看到上面的结论，代码位于Objects/tupleobject.c，我们可以清楚的看到tuple的粘贴过程：

新的大小等于两个tuple大小之和

重新分配内存

对于分配好的新内存，通过两个for循环将原来的两个元组拷贝到新的元组上

static PyObject *

tupleconcat(PyTupleObject *a, PyObject *bb)

{

Py_ssize_t size;

Py_ssize_t i;

PyObject **src, **dest;

PyTupleObject *np;

if (!PyTuple_Check(bb)) {

PyErr_Format(PyExc_TypeError,

"can only concatenate tuple (not \"%.200s\") to tuple",

Py_TYPE(bb)->tp_name);

return NULL;

}

#define b ((PyTupleObject *)bb)

if (Py_SIZE(a) > PY_SSIZE_T_MAX - Py_SIZE(b))

return PyErr_NoMemory();

size = Py_SIZE(a) + Py_SIZE(b);

np = (PyTupleObject *) PyTuple_New(size);

if (np == NULL) {

return NULL;

}

src = a->ob_item;

dest = np->ob_item;

for (i = 0; i < Py_SIZE(a); i++) {

PyObject *v = src[i];

Py_INCREF(v);

dest[i] = v;

}

src = b->ob_item;

dest = np->ob_item + Py_SIZE(a);

for (i = 0; i < Py_SIZE(b); i++) {

PyObject *v = src[i];

Py_INCREF(v);

dest[i] = v;

}

return (PyObject *)np;

#undef b

}

在分配内存函数PyTuple_New中，当大小小于20时，Python会直接从一个空闲的内存表中拿出来，不会重新申请，这减少了小元组的内存访问次数，宏PyTuple_MAXSAVESIZE为20

PyObject *

PyTuple_New(Py_ssize_t size)

{

PyTupleObject *op;

Py_ssize_t i;

if (size < 0) {

PyErr_BadInternalCall();

return NULL;

}

#if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0

if (size == 0 && free_list[0]) {

op = free_list[0];

Py_INCREF(op);

#ifdef COUNT_ALLOCS

tuple_zero_allocs++;

#endif

return (PyObject *) op;

}

if (size < PyTuple_MAXSAVESIZE && (op = free_list[size]) != NULL) {

free_list[size] = (PyTupleObject *) op->ob_item[0];

numfree[size]--;

#ifdef COUNT_ALLOCS

fast_tuple_allocs++;

#endif

/* Inline PyObject_InitVar */

#ifdef Py_TRACE_REFS

Py_SIZE(op) = size;

Py_TYPE(op) = &PyTuple_Type;

#endif

_Py_NewReference((PyObject *)op);

}

else

#endif

{

/* Check for overflow */

if ((size_t)size > ((size_t)PY_SSIZE_T_MAX - sizeof(PyTupleObject) -

sizeof(PyObject *)) / sizeof(PyObject *)) {

return PyErr_NoMemory();

}

op = PyObject_GC_NewVar(PyTupleObject, &PyTuple_Type, size);

if (op == NULL)

return NULL;

}

for (i=0; i < size; i++)

op->ob_item[i] = NULL;

#if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0

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

_PyObject_GC_TRACK(op);

return (PyObject *) op;

}